报告题目：利用网络药理学模型预测、测试和理解药物组合治疗癌症的机理

报告时间：2024年6月25日（周二）13:30-14:30

报告地点：线上腾讯会议 会议号：969-873-616

报  告 人：汤靖 副教授

报告语言：英语

主办单位：生命科学与生物制药学院

                 学科建设办公室

                 辽宁省药学研究生创新与学术交流中心

报告人简介：

汤靖副教授，现任芬兰赫尔辛基大学医学生物信息学副教授，网络精准医学组PI。2000年获得武汉大学工业自动化学士学位，2004年获得瑞典查尔默斯理工大学复杂适应系统硕士学位，2009年获得芬兰赫尔辛基大学统计学博士学位。2008-2011年，在芬兰VTT技术研究中心的博士后研究期间，开发了偏相关分析网络，用于在整合多组学数据进行分析时区分因果关系和关联关系。随后作为高级研究员在芬兰研究所（FIMM）从事药物计算生物学、组合用药方面研究。2016年获得著名的ERC（欧洲研究理事会）青年基金，独立成为PI。汤靖副教授所在课题组主要是利用信息学方法来预测、理解和筛选癌症治疗的个性化组合用药，同时致力于利用计算机方法进行药物靶点和药物敏感性预测。目前，已建立了多个具有国际影响力的药物及组合药物筛选数据库（DrugComb、DrugRepo、DrugTargetCommons等），开发了一系列药物反应预测方法、药物组合评价打分方法和相应的计算机开源工具包，目前在药物靶点预测、药物敏感性和免疫疗法方面赢得了三项国际比赛。在Nature Communications、Nucleic Acids Research、eBioMedicine、Bioinformatics和Genomics, Proteomics & Bioinformatics 等国际期刊发表SCI收录论文100余篇，他引9000余次，总影响因子超过800。同时担任Nucleic Acids Research、Bioinformatics、Brief Bioinform等生物信息学领域国际期刊的客座编委和审稿人。

报告内容简介：

精准医疗在利用患者数据做出最佳治疗决策方面仍然面临重大挑战，尤其是在癌症治疗方面。目前，癌症药物研发已明显转向靶向治疗和免疫治疗。然而，在临床试验中的成功是有限的，主要是因为不完全理解为什么患者对相同的治疗反应不同。更令人困惑的是，持久的药物反应是罕见的。因此，临床患者迫切需要一种能够更有效地抑制癌细胞增殖和阻断耐药性产生的药物组合。本报告主要介绍利用功能基因筛选和分子特征发现药物靶点的数学模型及相关计算方法，以及癌症联合用药数据门户DrugComb，这些开源工具能够准确评估个体化药物组合的协同程度，并确定其治疗靶点相互作用，深入了解药物组合的作用机制，有助于发现有临床应用前景的药物联合治疗方式。