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秦谦:聚焦多组学数据驱动的精准医疗数智平台
0 \) v3 @7 n* x, x武汉大学人工智能学院 # w8 f0 u% N0 |$ ~+ E5 I
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珞珈山迎来了又一批追求卓越的攀登者。他们从不同的城市、不同的实验室走来,却怀揣同样坚定的育人使命、同样高涨的科研热忱。他们是探索者,也是引路人,他们将在这里授课、研究,点燃更多年轻的心灵,续写更多灿烂的篇章,为这所百余年学府注入新的活力,也让“珞珈”与“数智”的联结更加紧密。
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【才聚智珈】系列,为你讲述他们的到来。本期,让我们一起认识——秦谦 秦谦) Z% s9 U# o- |) M7 y" k
武汉大学
! q! M$ c8 V4 B1 Y) g* V人工智能学院教授) k g; Q1 d( y2 n: b0 l/ J4 w
人工智能应用系 研究方向3 v+ w2 a2 S% m( T1 G; r* b
生物信息学
) Y0 M) V" ]8 T. a教育&工作经历 . `6 c. a: S+ K1 {: {# t
2026年4月至今,武汉大学,教授; E$ w. [! f9 U
2025年5月-2026年4月,哈佛大学医学院附属布莱根妇女医院,计算生物学家
, h9 |: S6 V. M7 u: D2024年7月-2026年4月,哈佛大学医学院附属丹娜-法伯癌症研究所,计算生物学家2 u: {6 I+ `$ N& ^8 k5 h
2022年12月-2024年10月,麻省理工学院和哈佛大学联合博德研究所,基因组团队负责人
9 m6 Y% n5 X: K" p2019年8月-2022年12月,哈佛大学医学院和附属麻省总医院,博士后研究员
/ a2 z6 n5 ~# }, U* i; J* _* j5 V4 L2017年7月-2019年8月,复旦大学附属儿科医院儿研所,助理研究员8 X9 I6 x4 M: }( Z4 D
2012年9月-2017年6月,同济大学生命科学与技术学院,博士研究生 3 i) s- f" {4 r. P
个人简介3 i" F& e* [' Z; z# X* |& \
秦谦,武汉大学人工智能学院教授,博士生导师。博士期间参与国际基因组学里程碑项目ENCODE计划,从事表观基因组数据分析方法的开发与应用研究。在此期间,主导构建了当时全球规模最大的表观基因组数据库——Cistrome DataBrowser,并开发多种基于机器学*的算法,实现了对大规模表观组学数据的系统整合与调控模式建模,为解析转录因子结合特征及其调控机制提供了关键计算工具与数据支撑。此后在复旦大学附属儿科医院任职期间,围绕儿童疾病的临床基因组学诊断开展研究,推动自主开发的计算工具在真实临床环境中的首次落地应用,实现了科研成果向临床实践转化的关键突破。2019年起,先后在哈佛大学医学院及其附属研究机构从事博士后及资深计算生物学家研究工作,围绕癌症基因组学与单细胞多组学开展系统性研究,并进一步拓展至长读长测序与结构变异检测、细胞命运可塑性建模、空间转录组学及自身免疫疾病机制解析等前沿方向。同时,积极探索生成式人工智能在生物医学数据分析中的应用。主导开发的多款生物信息学工具在Broad Institute等国际一流科研机构得到广泛应用,实现了从算法开发到高水平科研平台应用的再次转化。迄今已发表同行评议论文30余篇,代表性成果累计引用超过5700次,相关软件工具服务科研用户逾50万人次。
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对话Q&A% w; \' f* H9 j `# [
提问:现在的研究方向有哪些具体的、实用的、可转化的社会价值? 0 o/ G5 r9 b8 x' |4 `) O
回答:当前研究主要围绕癌症基因组学、多组学数据分析及人工智能在生物医学中的应用,其社会价值主要体现在以下三个方面: 1 b7 q% J9 z5 r+ s. P& C" |
(1)提升精准诊断能力
# q. x- X0 {' D降低误诊率、服务个体化医疗基于融合基因检测与个性化基因组分析所开发的计算工具,可在复杂测序数据中高效识别致病性融合事件,并有效降低假阳性率。这类方法可直接应用于肿瘤分子诊断流程中,提高诊断的准确性与稳定性,为临床制定个体化治疗方案提供可靠依据。
% B& l' A7 X- T/ `0 z @- ^% D(2)推动新治疗靶点发现+ y0 I4 P0 A: D
服务临床治疗决策围绕循环癌症干细胞及细胞命运可塑性的建模研究,有助于揭示肿瘤发生发展与耐药机制,从而挖掘潜在的关键调控节点与治疗靶点。这类研究为靶向治疗和新药研发提供重要理论依据,具有明确的临床转化潜力。
; m# Y( X! K/ D* j( W. w! d0 _9 c% p(3)支撑基础研究与数据基础设施建设. }! t% U- v; t3 ]9 E/ q8 K
赋能科研生态通过构建大规模表观基因组数据库(如Cistrome DataBrowser),系统整合多源组学数据,为全球科研人员提供高质量数据资源与分析工具,显著降低研究门槛,提升转录调控等基础问题的研究效率,加速生物学机制的发现。
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提问:做人工智能研究,最必不可少的品质是什么?
# i9 k5 W. m5 ^; A* i Q+ a7 c回答:我认为,做人工智能研究最核心、也是最不可或缺的品质是:对问题本质的深度理解能力与跨学科融合能力的结合。
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首先,人工智能本质上是工具,真正决定研究价值的是“问题本身”。如果缺乏对实际问题(例如生物医学问题)的深入理解,仅依赖模型和算法,很容易停留在“技术堆砌”,难以产生真正有意义的成果。因此,研究者需要具备抽象问题、建模问题的能力,能够把复杂现实问题转化为可计算、可验证的科学问题。
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7 Y c) Y1 r& X+ e 其次,人工智能研究当然是一个高度交叉的领域,尤其是在生物医学场景中,需要同时理解算法原理、数据特性以及生物学或临床背景。只有具备跨学科整合能力,才能设计出既合理又可落地的方法,而不是脱离实际应用的模型。 3 l2 G3 G) I' J F
提问:为什么选择在珞珈山继续人工智能研究?
" r5 p% S! J! }回答:我选择来到武汉大学人工智能学院,主要基于理念契合与发展空间两个方面的考虑。, {9 x) J0 x/ g, L, ^: Z8 R0 }, l
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首先,学院由张平文校长牵头创建,是一个新成立且充满活力的平台。学院整体理念非常开放,强调打造具有长期影响力的研究方向,鼓励开展“深入而有意义”的工作,而不是追求短期、碎片化的成果。这一点与我的科研理念高度一致。我一直希望在一个能够沉下心来做系统性研究的环境中,持续推动方法创新与实际应用的结合。' T. j) v/ l9 P6 S" f- h. v
) G0 f$ f& C4 h5 z: K, n( [, b- K3 k: Y 其次,从研究发展来看,武汉在人工智能与医学交叉领域仍处于快速发展阶段,尤其是在多组学数据、临床转化以及数据驱动的精准医疗方面,尚有很大的探索空间。这既意味着挑战,也意味着机遇。我希望能够在这过程中贡献自己的力量,将人工智能方法与生物医学问题深度结合,推动相关研究从理论走向实际应用。' b0 O2 O. {4 C+ F; v" L- I8 n- k
- G, a7 a9 B, h6 a 总体而言,珞珈山不仅提供了一个理念契合的学术环境,也提供了一个具有广阔发展潜力的平台,使我有机会在人工智能与生物医学交叉领域开展更有深度、也更具社会价值的研究。 ) ?, A, n+ @! F: [4 i- q
提问:期待自己在科研和育人工作上分别实现怎样的目标?
/ i$ K( F8 D* a2 s回答:在科研方面,我主要有两个层面的目标:一方面,希望带领实验室围绕精准医疗需求,系统性开发面向多组学数据的人工智能算法,在“更快、更准、更稳健”三个维度持续提升分析能力,逐步建立从数据处理、模型构建到结果解释的闭环式生物信息学分析体系。在此基础上,推动相关方法在武汉乃至全国医院中的落地应用,真正服务于临床诊疗实践。另一方面,我也非常重视与生物学家和临床医生的深度合作,希望通过多组学数据的整合分析,发现具有实际意义的生物学机制,推动新型诊疗策略和潜在治疗靶点的探索,实现从数据到机制、再到应用的转化路径。
$ _- D' V: s' F3 f, j$ l在育人方面,我有两个期待:首先,希望通过课程教学与科研实践相结合的方式,激发武汉大学优秀本科生和研究生对“人工智能+医学”这一交叉领域的兴趣,引导他们进入这一具有广阔发展前景的新方向。其次,在人才培养上,我更希望实现从“会用工具、会调参数”到“能够造工具”的转变。也就是说,培养学生具备从底层算法设计、问题建模到系统实现的完整能力,使其能够面向真实生物医学问题,自主构建计算模型与分析框架,从而不断拓展人工智能在生物医学领域的应用深度与边界。
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提问:想对学院青年学子以及广大考生说的话?
1 G/ Y/ d9 B9 e5 N回答:人工智能正在深刻改变各个领域,而“人工智能+医学”正处在一个非常关键且充满机遇的阶段。这不仅是一个技术驱动的方向,更是一个能够真正改善人类健康、产生深远社会价值的领域。同时,这也是一个需要耐心和长期投入的方向。很多重要问题没有现成答案,需要不断尝试、修正和积累。但正因为如此,一旦做出突破,其影响往往是深远的。 . ]' r& y3 a3 p: G( N) H
武汉大学人工智能学院是一个非常开放、包容且鼓励探索的环境。如果你愿意挑战自我、对未知保持好奇,并且希望把技术真正应用到解决现实问题中来,这里会是一个很适合你成长的平台。期待未来能在珞珈山见到更多有想法、有热情、也有韧性的同学,一起在人工智能与生物医学的交叉领域,做出有意义、有价值的研究。 , E5 f5 r. O6 m5 n; W9 B3 y
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