2024年10月27日至2024年10月29日，SMART人工智能驱动的生物与医药研讨会议（SMART Symposium AI-Driven Computational Biology and Medicine）在广东深圳召开。本次研讨会汇聚了生物学领域的国内外顶尖的专家和学者，深入探讨相关领域的最新研究成果。李君一老师课题组的韩睿、邢哲铭、周靖力、崔博越、袁维蔚和陈识曲等6位同学参加了此次会议并进行了墙报展示。在墙报展示环节，李君一课题组共展示了三篇最新的研究成果，其中一份墙报获得了最佳墙报奖。
图1 SMART会议会场照片
本次会议由深圳医学科学院（SMART）和深圳湾实验室（SZBL）主持，讨论人工智能和计算生物学的最新研究。会议的重点放在计算生物学、药物设计、AI驱动创新和结构预测等关键主题上，旨在为人工智能驱动的生物科学和药物研究的未来发展提供有价值的见解和方向。在这3天的会议中，30多名领域专家发表了精彩的汇报，其中有美国国家科学院的院士William L. Jorgensen教授、加州大学伯克利分校生物工程系Teresa Head-Gordon教授、澳大利亚科学院院士Mark von Itzstein教授等多名行业顶尖学者。
图2 课题组参会同学合照
会议期间设有墙报展示环节，邢哲铭、周靖力制作的墙报获得了最佳墙报奖。该墙报介绍了发表在Bioinfomatics上的论文《MCDHGN: heterogeneous network-based cancer driver gene prediction and interpretability analysis》，此论文的第一作者为王乐翔，他是我中心21级毕业硕士生，通讯作者为李君一老师。
图3 获奖墙报照片
MCDHGN是一个具有良好可解释性的基于异构网络的癌症驱动基因预测模型，首先使用多组学数据构建了一个异构网络，并将癌症组织和正常组织之间的SNV、DNA甲基化和基因表达数据的差异概率作为基因的初始特征。然后聚合了9种元路径内的节点信息和跨元路径节点的信息，用于后续分类任务的特征。此模型在两个泛癌数据集上与8个领先的模型比较，在AUC和AUPR上均取得了最高的结果。此外，MCDHGN能够获得具有生物学意义的元路径的权重，这为预测癌症驱动基因提供了可解释性。
图4 邢哲铭同学领奖照片
图5 最佳墙报奖的奖状
课题组同学们通过参会进一步了解了人工智能驱动的生物与医药领域的前沿动态，墙报的展示也扩大了课题组研究内容在行业中的影响。
（审核：李君一）
