近年来，高通量测序技术的进步使研究人员能够利用宝贵的组学数据，为精准医疗铺平道路。这一方法旨在通过为个体患者量身定制疗法来提高诊断和治疗效果，从而摆脱传统的主观方法。然而，由于疾病变异性和数据复杂性，分析组学数据以实现有效的治疗个性化仍然具有挑战性。
在卡罗林斯卡研究所的一篇新论文中，医学流行病学和生物统计学系的Quang Thinh Trac提出了创新的统计和计算方法，用于多组学数据分析和药物反应预测，重点关注急性髓系白血病（AML）和肌萎缩侧索硬化症（ALS）。
你的论文中最重要的一些结果是什么？
“我们开发了新的统计和计算方法来分析组学数据和药物反应。结果显示，这些方法在现有方法中表现良好。我们希望我们的工作能够推进组学数据分析和药物反应预测，帮助研究人员揭示生物学见解，并为复杂疾病的个性化治疗策略做出贡献。”
你是如何对这个话题产生兴趣的？
“我一直对数据工作感兴趣，从本科时期就开始了。大学最后一年，我完成了关于生物信息学的毕业论文，这让我意识到处理生物数据特别有趣。此外，我有计算机科学背景，一直很兴奋看到我的计算工作被他人使用和应用。这个博士课题完美地结合了我的数据和计算兴趣，使我能够在探索数据的同时，为推进该领域的研究做出有价值的贡献。”
你认为未来的研究应该朝什么方向发展？
“从我的博士课题角度来看，我认为精准和个性化医疗将是未来医疗和研究的有前景方向。这一转变已经在发生，因为精准测试、诊断和治疗正在逐渐应用于临床环境。然而，要使精准和个性化医疗取得成功，还需要其他领域的进步，例如技术和对生物学的更深入理解。例如，人工智能在医学中的近期应用，如药物设计和AI辅助病理学，显示出非常大的潜力。总体而言，见证近未来的医疗和研究发展将令人兴奋。”
博士论文
“用于组学数据分析和药物反应预测的统计和计算方法。”
Quang Thinh Trac. 斯德哥尔摩：卡罗林斯卡研究所（2024），ISBN: 978-91-8017-738-2
(全文结束)
