
大数据助力解决癌症难题
昨天,“百度-协和医学院食管癌研究项目”在北京协和医学院举行签约仪式。此次合作的意义在于,利用北京协和医学院的医学研究优势和百度大数据与人工智能等技术优势,为食管癌的早期筛查和诊断提供科学依据,并为食管癌药物的研发提供靶标。此次合作中,百度CEO李彦宏将个人捐赠3000万元,支持百度与北京协和医学院针对食管癌基因组研究的合作。
■事件
百度协和医学院携手抗癌
12月22日,百度-协和医学院合作开展肿瘤研究发布签约仪式在协和医学院礼堂举行。百度CEO李彦宏与北京协和医学院校长曾益新院士出席发布会并见证签约仪式,百度副总裁梁志祥与北京协和医学院副校长、分子肿瘤学国家重点实验室主任詹启敏院士共同签署合作协议。
百度CEO李彦宏将个人捐资3000万元,支持百度和协和医学院发起的针对食管癌基因的研究。
李彦宏表示:“这次合作是互联网技术与生命科学的一次联手,是大数据、人工智能技术应用于医学研究的一次尝试。相信这样的组合,不管是对中国的生命科学研究,还是对人工智能等互联网技术应用领域的拓展,都是一次非常有价值的探索。我们相信科学技术的发展最终将造福人类。”
本次合作,协和医学院将采集并提供DNA数据,进行全基因组测序;百度将利用大数据与人工智能技术,与协和医学院一起对测序数据进行分析,找到哪些基因的突变会对疾病产生作用;最后协和医学院再做实验验证,系统性地尽可能多地找到食管癌易感基因。
按照计划,此次合作项目将于2016年初启动,在两年时间内完成1500例食管癌患者的组织样本收集、100个食管癌家系血液样本收集,并将在2017年前完成整个项目的测序和生物分析工作。
■背景
我国食管癌发病率全球最高
我国以世界约五分之一的人口承受了世界上一半的食管癌新发病例和死亡病例,每年新发病例和死亡病例分别占世界新发和死亡病例的50%和49%。也就是说,全球50%以上的食管癌患者都在我国。
长期以来,我国食管癌发病率高居世界首位,据估算,全球50%以上的食管癌患者都在我国。由于缺乏早期诊断的标志物,大部分患者发现时已是晚期,加上缺乏有效的临床治疗药物,患者的5年生存率仅为10%左右。另一方面,我国的食管癌患者95%以上是食管鳞癌,而欧美国家多为食管腺癌,欧美的食管癌研究对我国医学界并无太多借鉴作用,进行食管癌全基因组的测序分析和功能研究,找出食管癌早期诊断的生物标志和药物靶标迫在眉睫。
■意义
为提前防治提供依据
据了解,百度与北京协和医学院的此次合作将是国内互联网企业与国家级医学科研机构在癌症研究领域的首次深度合作。
“此次合作对深入了解食管癌的分子机理、提高我国食管癌预警、早期诊断和预防能力具有重要的科学和现实意义。”北京协和医学院校长曾益新评价此次双方携手时说。
“肿瘤基因测序基本上几百例样本就算是比较大的了,上千例是没有的。”北京协和医学院分子肿瘤学国家重点实验室副主任刘芝华教授表示,此次合作研究将对1500位食管癌患者进行全基因组测序分析,在世界范围内,如此大规模的基因测序分析亦为首次。
据了解,此次合作期望发现与食管癌发生发展相关的基因变异,为我国食管癌的早期筛查、早期诊断和药物研发提供重要依据,为肿瘤精准医学的实施奠定基础。合作双方期望研究成果能为提高我国的食管癌诊疗能力和制定防治策略提供科学依据。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
SQL Server 中 CONVERT 函数的日期转换:从基础用法到实战优化 在 SQL Server 的数据处理中,日期格式转换是高频需求 —— 无论 ...
2025-09-18MySQL 大表拆分与关联查询效率:打破 “拆分必慢” 的认知误区 在 MySQL 数据库管理中,“大表” 始终是性能优化绕不开的话题。 ...
2025-09-18CDA 数据分析师:表结构数据 “获取 - 加工 - 使用” 全流程的赋能者 表结构数据(如数据库表、Excel 表、CSV 文件)是企业数字 ...
2025-09-18DSGE 模型中的 Et:理性预期算子的内涵、作用与应用解析 动态随机一般均衡(Dynamic Stochastic General Equilibrium, DSGE)模 ...
2025-09-17Python 提取 TIF 中地名的完整指南 一、先明确:TIF 中的地名有哪两种存在形式? 在开始提取前,需先判断 TIF 文件的类型 —— ...
2025-09-17CDA 数据分析师:解锁表结构数据特征价值的专业核心 表结构数据(以 “行 - 列” 规范存储的结构化数据,如数据库表、Excel 表、 ...
2025-09-17Excel 导入数据含缺失值?详解 dropna 函数的功能与实战应用 在用 Python(如 pandas 库)处理 Excel 数据时,“缺失值” 是高频 ...
2025-09-16深入解析卡方检验与 t 检验:差异、适用场景与实践应用 在数据分析与统计学领域,假设检验是验证研究假设、判断数据差异是否 “ ...
2025-09-16CDA 数据分析师:掌控表格结构数据全功能周期的专业操盘手 表格结构数据(以 “行 - 列” 存储的结构化数据,如 Excel 表、数据 ...
2025-09-16MySQL 执行计划中 rows 数量的准确性解析:原理、影响因素与优化 在 MySQL SQL 调优中,EXPLAIN执行计划是核心工具,而其中的row ...
2025-09-15解析 Python 中 Response 对象的 text 与 content:区别、场景与实践指南 在 Python 进行 HTTP 网络请求开发时(如使用requests ...
2025-09-15CDA 数据分析师:激活表格结构数据价值的核心操盘手 表格结构数据(如 Excel 表格、数据库表)是企业最基础、最核心的数据形态 ...
2025-09-15Python HTTP 请求工具对比:urllib.request 与 requests 的核心差异与选择指南 在 Python 处理 HTTP 请求(如接口调用、数据爬取 ...
2025-09-12解决 pd.read_csv 读取长浮点数据的科学计数法问题 为帮助 Python 数据从业者解决pd.read_csv读取长浮点数据时的科学计数法问题 ...
2025-09-12CDA 数据分析师:业务数据分析步骤的落地者与价值优化者 业务数据分析是企业解决日常运营问题、提升执行效率的核心手段,其价值 ...
2025-09-12用 SQL 验证业务逻辑:从规则拆解到数据把关的实战指南 在业务系统落地过程中,“业务逻辑” 是连接 “需求设计” 与 “用户体验 ...
2025-09-11塔吉特百货孕妇营销案例:数据驱动下的精准零售革命与启示 在零售行业 “流量红利见顶” 的当下,精准营销成为企业突围的核心方 ...
2025-09-11CDA 数据分析师与战略 / 业务数据分析:概念辨析与协同价值 在数据驱动决策的体系中,“战略数据分析”“业务数据分析” 是企业 ...
2025-09-11Excel 数据聚类分析:从操作实践到业务价值挖掘 在数据分析场景中,聚类分析作为 “无监督分组” 的核心工具,能从杂乱数据中挖 ...
2025-09-10统计模型的核心目的:从数据解读到决策支撑的价值导向 统计模型作为数据分析的核心工具,并非简单的 “公式堆砌”,而是围绕特定 ...
2025-09-10