研究方向四  代谢组学在精准医学及药物研发等领域的应用研究

该研究方向主要开展基于质谱及其联用技术的高灵敏、高覆盖代谢组分析方法和代谢组数据挖掘及代谢网络构建方法研究；整合质谱成像、转录组、基因组等信息，寻找与疾病早期诊断、疗效监测及预后判断密切相关的敏感性标志物，发展疾病分子分型、分子分期及疗效预测新方法；推进代谢组学及其原位代谢组学在精准医学的应用。此外，开展与药物药效、毒性相关的分子标志物研究。

主要研究内容：

1、功能代谢物分析及数据挖掘方法开发

（1）开展针对体内功能代谢物的探针标记技术和代谢流分析方法研究；结合LC-MS/MS联用技术，建立该类代谢物及其相关代谢物的定性与定量分析方法。

（2）综合利用统计分析、判别分析和机器学习方法，建立包括代谢组、表型组等多信息整合的数据挖掘方法，寻找与疾病发生发展相关的小分子代谢物，构建疾病预测、诊断或预后风险模型。

2、生物标志物的发现与验证

（1）针对恶性肿瘤、糖尿病、心血管疾病等重大疾病，开展代谢组分析，采用多信息整合与数据挖掘技术，发现与验证早期诊断、疗效监测和预后判断的潜在疾病标志物。

（2）针对前期发现的疾病生物标志物，通过临床多中心或大样本分析，对其特异性和有效性进行验证；同时在细胞模型和动物模型中开展功能验证和作用机制研究。

3、药物药效与毒性评价研究

（1）采用代谢组学和基于质谱成像技术的原位代谢组分析方法，考察动物体内药物及其作用下内源性代谢物的分布及动态变化，建立药物或候选新药的药效或毒性评价分析方法。

（2）针对临床常用但治疗窗较窄的药物，采用代谢组学方法开展体内药物药效或毒性监测的体液分析方法研究，为指导临床合理用药提供新依据。