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腾讯登录思想交锋，洞见未来！创新多组学队列研究学术论坛圆满落幕！
| 导读 | 顶尖学者共话技术前沿，思想碰撞点燃创新火花，前沿技术如何改写队列研究版图 |
论坛伊始，组织方代表先后致辞。因美纳大中华区市场总监胡翔华在致辞中表示，随着基因测序技术的普及，全球多国已陆续开展了大规模人群队列研究，中国也形成自然人群与专病队列并行的发展格局，在此基础上，多组学正成为推动队列研究深层次拓展的新方向。
因美纳大中华区市场总监胡翔华
他指出，当前，中国正持续推动生物医药、生命健康与科技创新的高质量发展。老龄化与慢性病防控正成为健康领域面临的重要课题。多组学技术能够从基因组、蛋白组、代谢组、表观组等不同维度，为疾病机制研究、风险识别和人群健康管理提供更加全面的生物学视角，也为队列研究释放更大的科学价值和转化潜力创造了条件。在此背景下，因美纳将依托多组学创新解决方案与全球合作网络，助力中国本土队列迈入多组学时代。最后，他感谢了与会专家支持，强调与迈维代谢深化合作，携手推动中国生命科学研究迈向更高质量的发展阶段。迈维代谢董事长&CEO唐堂先生在致辞中讲到，蛋白和代谢物作为生命功能的直接执行者，变化迅速、类型复杂，需针对性开发精准稳定的检测方法，以支撑高质量队列研究。迈维代谢深耕蛋白质组与代谢组领域，拥有完善的质谱与测序平台，形成了差异化的技术优势。他表示，迈维代谢已成长为国内蛋白代谢组专精特新小巨人企业，技术获得国际认可，与众多顶尖医院建立产学研合作，聚焦生物标志物与新药靶点挖掘，积极推动科研成果临床转化。他期待与各位专家携手，以多组学技术连接基因与表型，赋能精准医学发展。
迈维代谢董事长&CEO唐堂
随后，系列重磅学术报告依次展开，内容覆盖队列基因组、大型队列建设与数据协同、肠道微生物与老年疾病、创新多组学技术应用、时空蛋白质组学前沿探索、蛋白组与代谢组队列实践、心脑血管疾病多组学联合研究、人群大数据解析遗传突变等核心领域，兼具前沿性、创新性与实践性，为参会者呈现了一场多组学队列研究的学术盛宴。广州医科大学附属妇女儿童医疗中心，广州出生队列负责人邱琇教授在“人群队列中的基因组学：搭建精准健康的桥梁”的报告中，从人群队列研究实践出发，分享了多组学赋能精准健康的思考与成果。她回顾队列研究发展，强调了全基因组测序作为队列研究基石的关键价值，2019年后技术普及与成本下降，让大规模人群测序成为现实。邱琇教授重点介绍了中国人群遗传图谱建设成果，如女娲计划、中国慢性病前瞻性研究（CKB）等，填补了西方参考面板的局限，发现了大量中国人群特有的变异。她指出，基因组研究重在关联分析而非直接因果推断，需结合多组学深入解析疾病机制。报告也展示了蛋白组、免疫组等前沿进展，强调多组学协同解析疾病异质性、精准分层的重要价值；同时提出当前存在的如人群代表性不足、数据共享受限、临床转化存在鸿沟、复杂变异解读不足等挑战。最后，邱琇教授分享了广州出生队列（BIGCS）代际研究成果，聚焦宫内环境对子代健康影响，建立了代际孟德尔随机化方法，为母婴健康研究提供了新思路，并呼吁加强多中心合作、完善数据共享机制，推动从遗传发现到精准健康的转化应用。
广州医科大学附属妇女儿童医疗中心教授，广州出生队列负责人 邱琇
北京大学黄涛教授以“大型人群队列建设与数据共享”为题作报告，系统梳理了全球与中国队列发展历程、建设成就及未来方向。报告以弗明汉、CKB等队列为例，回顾了百年队列研究演进；指出大型人群队列已成为公共卫生与精准医学的核心战略资源。其中，CKB作为全球最大自然人群队列，覆盖51.3万人，长期随访产出重磅成果，为慢病防控提供关键依据。黄涛教授强调，我国已建成全国性、区域性、专病等多元队列体系，生物样本库规模全球领先，但仍面临数据共享不足、质控标准化、隐私伦理、临床转化等挑战。他重点介绍了中国队列共享平台，通过横向融合、纵向整合，构建标准化共享机制，纳入180个队列、覆盖千万人次数据，遵循信任、尊重、透明原则，推动数据高效复用。最后，他分享了胜利油田视力健康队列实践，依托体检、医保等真实世界数据，构建全生命周期动态队列，为慢病防控提供新思路，呼吁加强合作，释放队列数据价值，赋能健康中国建设。
复旦大学生命科学学院、人类表型组研究院研究员 郑琰
因美纳资深销售技术支持专家曹友培在“创新多组学技术赋能精准队列研究”的报告中系统阐述了多组学如何解码疾病分子机制、加速临床转化。他指出，多组学是打通基因到疾病“黑箱”、解析因果关系的关键手段，能够为精准医学、药物研发、生物标志物开发提供了核心支撑。报告以慢阻肺、早期肺癌、胃癌三大疾病为例，详解多组学应用价值：慢阻肺通过单细胞、空间、蛋白组技术实现5种分子亚型精准分型，发现血浆生物标志物；早期肺癌揭示Areg-EGFR信号轴驱动肿瘤生态位形成机制；胃癌新辅助免疫化疗研究划分5种肿瘤微环境亚型，明确耐药机制并发现干预靶点。同时，他还重点推介了因美纳多组学全链条解决方案：TruPath Genome实现长读长与短读长测序结合，精准检测结构变异；
5-碱基甲基化方案同步获取基因组与表观组数据；
单细胞技术灵活高效、适配大规模队列；
蛋白质组学可检测9500种蛋白，覆盖广泛生物通路，助力液体活检与无创监测。
他强调，因美纳以领先技术与完整多组学洞察生态，为队列研究从机制探索到临床转化提供坚实技术支撑，推动精准医疗落地。
因美纳资深销售技术支持专家 曹友培
西湖大学郭天南研究员以“基于时空蛋白质组学构建虚拟细胞”为题报告，聚焦AI与蛋白质组学融合创新，分享了技术突破、应用成果及未来方向。他讲到蛋白质是生命功能核心，传统检测难以解析其动态、空间分布与相互作用，AI蛋白质组学将成为领域发展的新范式，核心是实现蛋白质鉴定、互作、时空动态解析与虚拟细胞构建。报告分享了多项前沿技术成果：构建MassNetAI质谱数据集，开发“璇玑”等深度学习工具，显著提升了蛋白质鉴定与从头测序精度；采用自动化机械臂，将蛋白质复合物分析周期从2-3周压缩至2-3天；创新空间蛋白质组学技术，结合组织膨胀与AI预测，实现单细胞水平高深度、高定量的蛋白质组解析，可精准区分肿瘤细胞亚群。
郭天南研究员还重点介绍ProteinTalks动态蛋白质组模型：基于乳腺癌细胞系与药物扰动数据，构建了全球首个动态蛋白质组基础模型，可精准预测药物敏感性、协同效应及耐药机制，在临床样本与类器官验证中表现优异，助力精准用药与新药研发。他强调，虚拟细胞（数字细胞）是未来方向，通过整合时空蛋白质组与多组学数据，构建AI驱动的细胞动态模型，突破传统药物研发瓶颈，将为精准医学提供全新范式。
西湖大学研究员 郭天南
迈维代谢产品总监石坚先生在“蛋白组与代谢组在队列研究中的价值与实践”的分享中指出，大型队列研究已成为精准医学的核心引擎，并已在实践中证实其重大科研与社会价值，而高质量的蛋白组、代谢组数据是突破研究瓶颈、解析疾病机制的关键。他系统对比了SOMAmer、质谱（MS）等主流蛋白组技术的优劣，提出了“SOMAmer + MS”双平台互补方案，兼顾覆盖广度、数据稳定性与批间可比优势；代谢组方面，他介绍了迈维代谢Quant 10K™绝对定量方案，可同步检测万级小分子与脂质，覆盖完整代谢通路，定性定量精准、批次稳定性强，适配大队列长期随访与多中心研究需求。最后，他分享了多组学在出生队列、心脑血管疾病、肿瘤等领域的成功案例，展示了从标志物发现、机制解析到临床转化的全链条服务能力，为中国人群队列提供标准化、可落地的多组学技术路径，助力精准医学发展。
迈维代谢产品总监 石坚
北京大学心血管研究所副所长郑乐民教授（王惠青博士代）以“心脑血管代谢组学与蛋白质组学的结合研究”为题，聚焦代谢 - 蛋白互作在心脑血管疾病中的关键作用，分享系列研究成果。报告从内源性代谢小分子与肠道菌群代谢两大维度展开：揭示CX43-PARP1-NAD+通路调控衰老相关血脑屏障损伤的分子机制；阐明三氯卡班通过干扰精氨酸代谢、诱发心肌肥厚的作用机制；发现微血管内皮SR-B通过抑制T细胞浸润，对射血分数保留型心力衰竭具有保护作用。同时，团队依托多组学技术，解析肠道菌群代谢与高血压、衰老的关联；发现内脏臭杆菌分泌GDP-L-岩藻糖，可改善老年肠道P-糖蛋白功能、降低药物不良反应风险。研究以蛋白组、代谢组联合解析疾病深层机制，为心脑血管疾病精准预警、分型与干预提供新靶点、新策略，助力老年慢病防控与健康老龄化实现。
北京大学心血管研究所副所长郑乐民教授（王惠青博士代）
昌平国家实验室领衔科学家赵亚杰教授以“基于人群大数据全景解析人类遗传突变”为题作报告。他指出，人类基因组98%为非编码区，罕见突变占比高，解析难度大；测序成本下降、多组学发展与大型人群队列涌现，为系统解码遗传密码提供了关键条件。报告梳理了UK Biobank、All of US以及MVP等标杆队列建设成果，强调大规模人群全基因组数据是疾病机制研究与药物靶点发现的核心资源。他重点介绍了团队依托国际多队列，识别BSN、IRS2等肥胖、糖尿病关键致病基因，阐明罕见功能突变在代谢疾病中的作用机制。同时，他还分享FOODIE等创新技术，在攻克非编码区突变注释难题等方面的应用；通过功能基因组学、大人群多组学整合与AI分析，构建“突变-基因-通路-表型” 因果网络，实现突变精准解读。他提出，未来需整合国内外队列资源，加强数据共享与AI赋能，打通从遗传发现到精准医疗、新药研发的转化闭环，为健康中国建设提供遗传科技支撑。
昌平国家实验室领衔科学家赵亚杰
会议尾声，参会专家围绕多组学技术瓶颈、队列数据整合难点、临床转化痛点等关键议题展开自由交流，碰撞思想火花、凝聚合作共识。与会者一致认为，多组学与队列研究的融合是精准医学发展的必然趋势，未来需持续加强跨学科、跨机构协同创新，攻克技术难关、完善数据体系、加速成果转化，让多组学技术真正赋能重大疾病防治与全民健康水平提升。本次论坛的成功举办，进一步促进了我国多组学队列研究领域的学术交流与产业协同，为多组学技术在中国队列研究中的深入应用提供了新的思路。产学研多方也将继续携手，推动创新技术与实际研究需求更好结合，为中国生命科学研究和精准医学发展，持续提供支持。
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