科创中国

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团队围绕精神疾病治疗药物临床亟待解决问题“缺乏人工智能技术对临床数据与多组学数据复杂关联的高效挖掘以及精准分析；缺乏准确可靠的中国人生物标记物用于指导临床精准用药”。本项目应用人工智能技术，实现多中心、多源多模临床数据和多组学数据的收集整合及智能分析，发现与抗精神病药物代谢、药效及不良反应相关的生物标记物或生物标记物群，形成基于多因素的个性化药效评价及预测模型，以上述模式作为模板，延伸至其他药物，服务于临床精准用药。 （一）多组学数据库的构建 在合作单位北京精神疾病临床数据和生物样本库，及科技部“重大新药创制”科技重大专项子课题—药物一致性评价关键技术与标准研究的基础上，利用药物临床使用过程与生物等效性研究的样本与临床信息，形成规范的精神疾病治疗药物精准用药的研究队列。针对临床专病生物样本，应用高通量多组学技术进行检测，整合医疗数据、基因与代谢数据形成多组学数据库。 1、基于高通量基因分型芯片技术，检测与药物吸收、分布、代谢、排泄（ADME）及靶点相关的药物基因，通过中国人群的临床应用，优化集合精神疾病治疗药物的群体药物及多位点数据库，为药物的精准使用提供有效与经济的解决方案。

团队围绕精神疾病治疗药物临床亟待解决问题“缺乏人工智能技术对临床数据与多组学数据复杂关联的高效挖掘以及精准分析；缺乏准确可靠的中国人生物标记物用于指导临床精准用药”。本项目应用人工智能技术，实现多中心、多源多模临床数据和多组学数据的收集整合及智能分析，发现与抗精神病药物代谢、药效及不良反应相关的生物标记物或生物标记物群，形成基于多因素的个性化药效评价及预测模型，以上述模式作为模板，延伸至其他药物，服务于临床精准用药。 （一）多组学数据库的构建 在合作单位北京精神疾病临床数据和生物样本库，及科技部“重大新药创制”科技重大专项子课题—药物一致性评价关键技术与标准研究的基础上，利用药物临床使用过程与生物等效性研究的样本与临床信息，形成规范的精神疾病治疗药物精准用药的研究队列。针对临床专病生物样本，应用高通量多组学技术进行检测，整合医疗数据、基因与代谢数据形成多组学数据库。 1、基于高通量基因分型芯片技术，检测与药物吸收、分布、代谢、排泄（ADME）及靶点相关的药物基因，通过中国人群的临床应用，优化集合精神疾病治疗药物的群体药物及多位点数据库，为药物的精准使用提供有效与经济的解决方案。

香港浸会大学全球及中国研究本科，曾在香港做兼职学生助理及对外汉语导师，任职中港联合项目的行政工作，负责团队研发部以及团队行政运营的统筹和管理工作。