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北京博远尹玉新:健康监测 享安心

文章导读:随着大众健康意识的提高,体检已成为很多人每年必做的功课。定期的健康体检,建立自己的健康档案,可以随时掌握自身的健康状况。那么,除了基础的体检项目,人们又该关注哪些项目的监测呢?本期节目,将和您一同走进博远...

随着大众健康意识的提高,体检已成为很多人每年必做的功课。定期的健康体检,建立自己的健康档案,可以随时掌握自身的健康状况。那么,除了基础的体检项目,人们又该关注哪些项目的监测呢?

本期节目,将和您一同走进博远精准医疗,了解《健康监测 享安心》背后的故事。

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本期嘉宾尹玉新,北京博远精准医疗科技有限公司创始人。北京大学讲席教授、病理学教授、北京大学系统生物医学研究所所长、北大-清华生命科学联合中心资深研究员、中国病理生理学会系统生物医学专业委员会主任委员。

尹玉新,1990年毕业于协和医科大学获医学博士,1997年获美国北卡罗莱纳大学分子生物学和遗传学博士学位,随后在普林斯顿大学做博士后,1999年加入美国哥伦比亚大学教授系列。2008年回国任北京大学基础医学院院长,淑范讲座教授,林松年基金讲座教授。

2016年10月,尹玉新成立北京博远精准医疗科技有限公司(北京博远),企业立足于肿瘤防治研究,宗旨是开发用于健康检测,有助于肿瘤早期诊断的方法。经过多年研究探索发展,目前在人工智能代谢组学方法进行肿瘤早期诊断这一方向取得了突破性进展,有望很快应用于大众健康和临床诊断服务。

北京博远当前主要业务是基于代谢组学和人工智能机器学习的肿瘤早期诊断方法研究。企业基于现有技术,以科创服务、大健康体检及医疗诊断三种模式分阶段开发产品,展开大规模健康筛查与肿瘤临床诊断服务。

企业首次成功建立了一系列利用液相色谱串联质谱检测系统(LC/MC/MS system)进行代谢组检测的方法,该方法可以在较短时间里对微量样本(血清/血浆萃取物)进行脂溶性与水溶性代谢物的定量检测。同时构建了一种基于机器学习的数据分析算法,该算法可以对多种样本数据进行精确分析及分类,形成有效分类模型。通过基于机器学习的特征筛选,从数千个代谢物中选出对疾病分类重要的特征分子作为疾病诊断标志物,并以此建立了针对特定疾病的检测方法,同时构建相应的数据分类模型以辅助癌症的早期发现与诊断。

这种结合了代谢组数据与机器学习分类与特征筛选策略的方法可以对高维度的样本进行全面分析,较于传统方法有效提高了分类的准确性、精确性和速度。借助于上述方法,企业已经成功地在胰腺癌、肺癌、食管癌、胶质瘤、乳腺癌等肿瘤的早期诊断中开发了具有高准确性、快速、无创的检测方法及模型,未来将会推广覆盖所有肿瘤。这种全新检测策略的建立有助于多项肿瘤疾病的早期诊断、辅助诊断或人群筛查,具有广泛的使用范围和很高的临床应用价值。

尹玉新介绍,这套系统的特点是检测时间短、花费少、准确性高、没有辐射非常安全,并且可以在肿瘤早期即可实现精准检测,能够很好的补充现有肿瘤筛查系统,实现肿瘤早期筛查及诊断,提高治愈率。

北京博远的远期目标为通过研究及整合多种常见肿瘤的中国人群大队列数据,构建起肿瘤代谢数据库并逐步实现临床转化,开展个体化精准医疗和大健康产业相关产品服务,并推动代谢组学结合人工智能策略在医疗健康领域的应用。

对于肿瘤早诊早筛的市场前景,尹玉新表示,有效的肿瘤早诊早筛将能够极大的补充现有肿瘤诊治体系,提高肿瘤诊疗效率,有效降低肿瘤死亡率,大大提升人民生活质量,助力推进健康中国的目标实现。

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