2024年10月26日,中日友好医院举办“明道讲堂”之院士论坛。八位院士莅临本次论坛。院士论坛以“科技创新推动医院高质量发展”为主题,弘扬科学精神,分享创新型人才培养、领域前沿的最新进展和未来趋势。国家卫生健康委科教司刘登峰司长、科技部前沿技术司傅小锋副司长、中日友好医院宋树立书记、纪委书记高学成、副院长崔勇、总会计师齐剑锋出席开幕式。开幕式由中日友好医院副院长曹彬主持。 宋树立书记代表医院党委向各位嘉宾的到来表示欢迎。宋书记指出,在中日友好医院建院40周年之际,我院在学科建设、科研创新、医疗服务等方面取得了长足进展。近年来,我院深入推动科技管理体制改革,积极推进医学研究与临床实践的深度融合,提前完成我院“十四五”规划中对于复旦医院排行和科技量值排行的既定目标。这些成绩的取得,离不开国家卫生健康委的坚强领导、科技部的关心帮助、各位专家的鼎力支持,也是全院职工不懈奋斗的结果。未来,我们将继续秉承初心使命,坚持创新驱动发展,为中国公立医院高质量发展作出自己应有的贡献。 宋树立书记致辞 科技部前沿技术司傅小锋副司长指出,中日医院依托完备的科研管理体系,以科技创新推动医院发展,科研工作取得卓越成果。未来科技部将聚焦中医药工作的理论与实践创新,着力推动生物科技与医药健康的深度融合。中日医院应继续以国家战略需求为导向,集聚力量进行原创性、引领性科技攻关,不断推进医院高质量发展建设。 傅小锋副司长致辞 国家卫生健康委科教司刘登峰司长指出,中日医院对科研工作高度重视,积极探索制订符合医学科研规律的政策、优化完善科研管理体系、搭建共享科研平台,走出了一条中日独特的科研道路。中日医院要强化责任担当、加强协同创新,发挥国家中心、全国重点实验室等优势力量,聚焦解决卫生健康领域的重大需求问题。 刘登峰司长致辞 在学术交流环节,中国科学院院士马骏、中国科学院院士王志珍、中国工程院院士江涛、中国科学院院士仝小林、中国科学院院士葛均波、中国科学院院士杨正林、中国工程院院士王辰、中国科学院院士黄荷凤作报告,围绕创新型人才培养、弘扬科学精神、科技成果转化等的战略思路,以及中医疫病体系的构建及应用、心脑血管疾病、代谢与眼病、健康的内涵、遗传性出生缺陷等话题展开深度对话、并与现场与会科研人员展开交流和讨论。中日友好医院崔勇、曹彬副院长主持讲学报告。 马骏院士讲学 王志珍院士讲学 江涛院士讲学 仝小林院士讲学 葛均波院士讲学 杨正林院士讲学 王辰院士讲学 黄荷凤院士线上讲学 曹彬副院长主持开幕式及讲学 崔勇副院长主持讲学 中日友好医院全体院领导、科主任、护士长、职能管理部门负责人出席论坛,各科室学术骨干、“菁英”人才、博士后和研究生等参加论坛学习。各位院士莅临中日医院“明道讲堂”之院士论坛并讲学,共享真知灼见、启迪创新思维,为我院开启高质量发展崭新篇章注入强劲动力。

  2025年6月16日科技中心基础研究部邀请西湖欧米（杭州）生物科技有限公司耿宏恩博士带来“AI赋能蛋白组/多组学大数据辅助精准医疗和成果转化”为主题的线上技术交流。西湖欧米由西湖大学郭天南教授创立，专注于人工智能（AI）赋能的蛋白质组学研究，其核心技术源自郭教授团队的研究成果，致力于通过蛋白质组大数据技术创新推动精准医学和药物研发。 AI正越来越多地被用作分析多组学数据集，在癌症研究中发挥重要作用。单细胞和空间分析技术的进步极大地加深了我们对肿瘤生物学的理解，而AI现正被用于加速转化研究工作，包括靶点发现、生物标志物识别、患者分层和治疗反应预测，但AI在临床工作流程中的整合仍然有限。耿博士首先介绍了蛋白质组学在扰动生物学研究中的核心价值，即通过系统性测量蛋白质动态变化，为解析生物系统机制、预测扰动响应和推动精准医学提供了不可替代的信息。 图1. 蛋白质组学在扰动生物学研究中的作用   接着，耿博士介绍了基于蛋白质组学的生物标志物的开发流程，并介绍了西湖欧米在甲状腺结节的良恶性诊断、儿童矮小症和阿尔斯海默症相关的生物标志物发现和成果转化流程，展示了AI辅助生物标志物开发体系侵入性小、诊断正确率高的特点。 耿博士以甲状腺研究为例，讲述了“甲谱诺”的开发历程。甲状腺结节在人群中普遍存在，流行病学调查显示其检出率约为50%，但其中仅7%-15%为恶性病变。目前，细针穿刺活检虽是临床诊断的金标准，但约三分之一的病例仍被归类为不确定性结节，这导致了过度手术的问题——统计显示，仅约10%的手术切除结节最终病理确诊为恶性。本研究创新性地开发了一种整合蛋白质组学与AI的甲状腺结节良恶性鉴别新方法。研究团队采用高通量质谱技术对临床样本进行深度蛋白质组分析，通过机器学习算法筛选并构建了包含19个关键蛋白的生物标志物组合。该技术体系突破了传统诊断方法的局限性，为甲状腺结节的精准无创诊断提供了新的转化医学解决方案。在该研究的基础上，西湖欧米进行了进一步优化，将LC-MS/MS与qPCR结合，进一步提升了诊断的准确性，并推出了临床诊断产品“甲谱诺”试剂盒，实现了从研究到临床应用的转化。 图2. 甲状腺结节良恶性诊断标志物开发案例   最后，耿博士分享了西湖欧米的特色蛋白质组学产品，如高深度血液蛋白质组、微量多组学、空间蛋白质组和生信分析方案等。其中空间分辨蛋白质组学是一种新兴的技术方法，对于理解复杂生物系统中细胞和分子事件的空间异质性至关重要。特别是在肿瘤微环境等研究领域，空间蛋白质组学克服了传统蛋白质组学无法解决的肿瘤异质性的瓶颈问题。但是，由于组织微采样技术和纳米级样本体积的质谱分析的复杂性，单细胞尺度的空间蛋白质组学仍然具有技术上的挑战性。   西湖欧米将膨胀显微技术引入空间蛋白质组学，提出了独特的解决方案——膨胀胶空间蛋白质组学。通过两代技术优化，可将组织样本的体积膨胀上百倍，再结合激光显微切割，可实现对单个细胞，甚至单个细胞核等亚细胞结构的精确分离和蛋白质组分析，为深入研究细胞功能异质性提供了有力工具（Nature Communications, 2022, 13:7242）。 图3. 基于膨胀胶的空间蛋白质组学示意图   本次讲座系统展示了西湖欧米通过原创性的技术突破，实现了在蛋白质组学领域的核心竞争力，为老师和同学的蛋白质组学研究提供了高质量的选择。通过此次交流会，大家对基于蛋白质组学的生物标志物的开发及成果转化有了更深的见解，对老师和同学们后续科学研究的设计和分析提供了新的思路。 供稿：邓博 修校：王在

近年来，抗体药物研发呈现高速增长与技术深度融合的态势。为促进抗体药研发相关科研水平的提升，科技中心基础研究部于2025年5月26日邀请了赛默飞世尔科技生命科学事业部的王俊妍老师，举办了以“抗体药研发关键——功能分析解决方案”为主题的技术交流会。 在讲座中，王老师首先介绍了抗体药物的发展现状，详细阐述了当前市场上抗体药物的种类，包括经典的单克隆抗体（mAbs）、抗体偶联药物（ADCs）、双特异性抗体（BsAbs）、抗体片段与纳米抗体（Nanobodies）等。 图1. 抗体药物种类及研发趋势   随着技术的不断进步，抗体药物在疾病治疗中的应用也越来越广泛，适应症从肿瘤向自身免疫性疾病、神经系统疾病等领域拓展。在肿瘤领域中，抗体药物从利用抗体依赖的细胞介导的细胞毒作用（ADCC）、抗体依赖的细胞吞噬作用（ADCP）和补体依赖的细胞毒作用（CDC）杀伤肿瘤细胞的单抗，拓展到PD1/PD-L1、CTLA-4等免疫检查点阻断抗体，CD20/CD3肿瘤细胞-T细胞衔接器双特抗，以及ADC药物等。     在抗体药研发领域，除了抗体的获取、表达和纯化之外，功能分析是抗体药物研发的关键环节。通过高效、稳定的功能分析方法，可以准确评估抗体药物的生物活性，确保其在临床应用中的有效性及安全性。以肿瘤领域抗体研发为例，王老师介绍了抗体功能检测的多种技术方法，可应用于抗原-抗体结合、T细胞增殖、ADCC、ADCP和CDC检测。   图2. 抗体药物的功能分析   ADCC是抗体药物发挥细胞毒性的重要机制。以ADCC检测为例，研究者可利用对细胞毒性极小的CellTrace™染料将靶细胞（CD20+细胞）、非靶细胞（CD20-细胞）及功能细胞（NK细胞）标记不同的荧光。将靶细胞与非靶细胞混合后与抗体孵育，再加入NK细胞行使细胞杀伤作用，最后加入窄光谱的死活荧光染料SYTOX ® Green，以便于通过流式分析精准得出靶细胞及非靶细胞中的细胞死亡比例，量化抗体介导的ADCC能力（图3）。   图3. ADCC流式检测方法   讲座结束后，线上线下的参会人员进行了热烈的讨论。王老师针对大家提出的各种问题，给予了具体的解答与建议，使得与会者都获益匪浅。通过此次技术交流会，大家对于抗体药研发的关键环节，特别是功能分析解决方案，有了更加清晰的认知，可助力未来的科学研究。 供稿：邓博 修校：王在

我院于2025年5月8日举办了“明道讲堂-科研篇”第19期，本期特别邀请清华大学生命科学学院教授李栋教授担任讲学专家。李栋教授以《多模态超分辨显微成像技术开发与应用》为题，为与会研究者带来了一场精彩的学术演讲。本次活动由科技中心基础研究部王在副主任主持,曹彬副院长为李栋教授颁发“感谢函”。 曹彬副院长为李栋教授颁发感谢函 李栋教授首先回顾了超分辨显微镜技术的历史沿革与机遇挑战，指出虽然STED、PALM/STORM等技术在空间分辨率上各有突破，但往往以牺牲时间分辨率和细胞活性为代价，难以满足长时程、高速的活细胞研究需求。结构光照明显微镜（Structured Illumination Microscopy, SIM）通过使用特定的光栅图案照射样品并结合图像处理算法，成像速度更快，对样本要求更低，已成为活细胞超分辨成像的优选方案。 接着，李栋教授详细介绍了其团队在超分辨显微镜技术硬件与算法两方面的创新。在硬件方面，团队自主搭建的Multi-SIM平台集成了TIRF-SIM、GI-SIM、Nonlinear-SIM及3D-SIM等多模态SIM，通过宽场激发与探测、大幅降低激光光强并优化探测路径，实现了多色高速成像，并在10–50%激光功率条件下维护细胞活性，支持长达数十分钟的动态观测。目前该系统已由NanoInsights公司商业化推广。 在软件方面，李栋教授团队率先提出了傅立叶域注意力卷积神经网络（DFCAN），该创新方法通过在频域中提取关键高分辨信息，能够在极低信噪比条件下重建出与传统超分辨技术媲美的图像。并基于此构建了合理化深度学习超分辨成像框架，显著减少了原始采集帧数，缩短成像时间，进一步降低了活细胞实验的光学损伤风险。 报告的高潮环节是李栋教授分享的多个精彩的细胞生物学超分辨成像案例，包括内质网依赖的线粒体分裂和融合、肿瘤细胞迁移、神经细胞突触的动态可塑性，以及细胞间纳米管介导的线粒体传递等动态过程；并介绍了Multi-SIM在肿瘤细胞表型鉴定和药物筛选领域的应用。最后，李栋教授介绍了团队于2025年4月23日发表在《Molecular Cell》的最新研究成果“Aberrant phase separation drives membranous organelle remodeling and tumorigenesis”。研究以低级别纤维黏液样肉瘤特征性融合蛋白FUS-CREB3L2为模型，利用Multi-SIM技术在活细胞中直观捕捉了富含无序结构域的跨膜融合蛋白通过液–液相分离驱动膜系统重塑的全过程，为肿瘤发生的分子机制提供了全新视角。 李栋教授讲学 互动环节，与会人员与李栋教授就显微成像实验设计、设备选型、算法优化以及如何将高时空分辨成像技术应用于呼吸道感染和肿瘤研究等问题进行了深入交流。李栋教授耐心解答并分享了自己在跨学科合作中的心得体会，参会者纷纷表示受益匪浅。本次明道讲堂不仅为我院科研团队带来了国际领先的成像技术理念，也为后续多学科合作奠定了坚实基础。 现场互动提问