2024年5月8日晚，由上海国际人类表型组研究院、Phenomics表型组学期刊、复旦大学人类表型组研究院、中国生物物理学会表型组学分会共同举办的生命天眼论：Phenomics表型组学前沿论坛第九十五期顺利开讲。

本次论坛特别邀请了中南大学湘雅三医院容鹏飞教授，作了主题为“创新影像组学及多组学融合赋能肿瘤精准诊疗决策”的精彩报告。论坛由上海国际人类表型组研究院、复旦大学人类表型组研究院田梅教授主持，来自全国的2400余名专家、学者线上参加了本次论坛。

容鹏飞，中南大学湘雅三医院放射科主任、教授、博士生导师、博士后导师。入选“芙蓉学者”奖励计划特聘教授,湖南省科技创新领军人才。任中国医师协会第五届放射医师分会全国委员，中华医学会第十四、十五届放射学分会青年委员，中华医学会第十四届分子影像专业委员会副主任委员，湖南省医学会放射学专业委员会副主任委员，湖南省放射诊断质量控制中心副主任。主持国家自然科学基金5项，科技部项目1项。以第一/通讯作者在Radiology、Nat Commun等国际期刊发表SCI论文40余篇。获湖南省自然科学奖二等奖 2 项，中华医学会青年科技奖1项。

论坛开始，主持人田梅教授代表主办方对莅临的嘉宾及观众表示热烈欢迎，并对上海国际人类表型组研究院（IHPI）、Phenomics表型组学期刊、复旦大学人类表型组研究院（HuPI）、中国生物物理学会表型组学分会，以及演讲嘉宾容鹏飞教授做了简要而隆重的介绍。

报告中，容教授首先介绍了影像组学的研究现状。他指出，肿瘤基因组及免疫微环境具有时空异质性，活检指导靶向或免疫治疗效果受限，而影像组学可以挖掘多模态图像潜在数字信息，并结合基因病理信息达到全面量化肿瘤时空异质性的目标。当前，影像组学可以应用于解决疾病的风险预测、筛查、诊断、分期治疗、疗效评估等方面问题，不过仍面临泛化性能差、可解释性差、临床转化难的挑战。容教授提出，可以通过构建标准化、结构化的高质量数据集，融合先验知识与多组学解析，临床工作流整合与模型持续迭代等方法来解决这些挑战。

接着，容教授分享了影像组学领域的创新方向。他表示，可以从三个方面入手，包括：选择特定的研究区域，如瘤内与瘤周；选择不同的图像维度，如时空分析；选择不同的模型方法，如无监督机器学习等。团队对肝癌肿瘤开展了瘤内与瘤周的研究工作，结果表明，瘤周影像组学有助于肿瘤良恶性鉴别、肿瘤侵袭性及肿瘤预后的预测，可以揭示潜在肿瘤的微环境特征，并为监测靶向用药后的治疗敏感性提供参考。在图像维度选择方面，团队开发了基于动态增强期间减影或曲线衍生新型影像组学特征反映肿瘤血流动力特点的方法，还开发了基于不同时间点系列影像对肿瘤侵袭或治疗过程异质性演化进行时空分析的方法。在模型方法的创新上，容教授分享了例如通过无监督机器学习聚类进行基于影像组学特征的K均值或一致性聚类建立影像组学分型的方法，以及基于U-Net/CNN/Transformer建立胰腺癌检出和诊断的深度学习模式的方法。

最后，容教授简要介绍了基于影像多组学的研究进展与应用可能。他指出，多组学数据可以为解析肿瘤生物过程中不同层级间信息流变化和互作/调控网络提供支撑。影像基因组学可以为肿瘤基因型无创预测及治疗获益评估提供新思路，影像转录组学则可以揭示肿瘤预后影像组学关键特征潜在的免疫生物学基础，而影像病理组学可以实现关键特征的构建，弥补单组学的不足并提升预测效能。

在精彩的报告后，容教授还与观众们展开了热烈讨论。如有观众提问：“容教授，请问单细胞测序如何与影像组学结合分析?”容教授答复：“重要的是建立对应关系。例如可以将单细胞测序发现的B细胞缺陷特征与影像组学捕捉的特征关联起来，建立微观特征与宏观特征间的映射关系，并通过一系列的特征提取与聚类分析手段，实现结合分析的目标。”

生命天眼论：Phenomics表型组学前沿论坛将持续为大家提供高质量的讲座，敬请各位同仁关注！