吴息凤教授团队基于大型前瞻性队列与机器学习算法构建泛癌种风险预测模型
2025-09-05
健康浙江百万人群队列
浙江大学公共卫生学院大数据健康科学系涂华康教授系统阐述真实世界研究
2025-09-05
健康浙江百万人群队列
吴息凤教授/吴逵研究员团队开展迄今最大规模中国人群肺癌全基因组关联研究，揭示非编码遗传调控新机制
2025-08-19
健康浙江百万人群队列
国家级特聘专家、健康浙江百万人群队列首席科学家吴息凤教授与深圳华大生命科学研究院吴逵研究员团队等合作，对13,722名中国个体进行全基因组测序（WGS），重点解析了与肺癌相关的非编码调控元件。
吴息凤教授团队开发了一种新型多维衰老评估指标，显示出全因死亡的高预测能力
2025-03-10
健康浙江百万人群队列
随着全球人口老龄化的不断加剧，深入研究如何量化衰老进程变得尤为重要。日历年龄相同的个体，其实际衰老程度却可能不同。而基于生物组学、临床生化指标等构建的生物学年龄，被认为能比日历年龄更准确地评估衰老程度和衰老速度。相比于甲基化时钟、转录组时钟等依赖昂贵的生物检测的生物学年龄模型，基于日常体检指标构建的生物学年龄更有广泛的应用前景。然而，针对亚洲人群，尤其在年轻人群中也适用的衰老评估方法仍然有限。浙江大学公共卫生学院健康科学大数据系吴息凤教授团队开展了一项重要研究，相关成果近期发表于国际知名期刊The ...
吴息凤教授团队基于一项大型前瞻性队列研究发现采用全谷物、新鲜水果蔬菜、根茎类等为主的植物性饮食模式可以显著抗衰老
2025-03-10
健康浙江百万人群队列
衰老是一个动态的异质过程，不同人的衰老速度千差万别，并且衰老速度随时间变化而改变，不同个体的衰老轨迹也可能存在差异。如何度量衰老，并探索减缓衰老的方法，对于提升全民健康、实现“健康中国”战略具有重要的意义。近年来，植物性膳食因其丰富的营养成分和多功能性引起了广泛关注，然而其与衰老轨迹的关联仍不清楚。浙江大学公共卫生学院健康科学大数据系吴息凤教授团队开展了一项前瞻性研究，相关成果近期发表于国际知名期刊BMC Medicine。该项研究通过大型前瞻性队列数据，分析了植物性膳食模式与生物学衰老轨迹之间的关联。该研...
李文渊研究员团队创新打造基于多模态数据和Transformer的阿尔兹海默症评估框架
2025-03-09
健康浙江百万人群队列
阿尔茨海默病（AD）作为最常见的痴呆类型，给患者及其家庭带来了巨大的负担。传统的深度学习方法在处理阿尔茨海默病评估中的多种模态数据时，通常采用不同的方法，缺乏一个连贯且相互关联的分析框架。近日，浙江大学公共卫生学院健康科学大数据系和浙江大学医学院附属第二医院临床大数据与分析中心李文渊研究员团队，及东北师范大学数字与统计学院联合开展了一项重要研究，相关成果近期发表于国际知名期刊Computers in Biology and Medicine，该项研究深入探讨了一种基于转换器的阿尔茨海默病评估统一多模态框架。在这项研究中，研究团队...
李文渊研究员创新开发并验证新型多维睡眠健康评分，助力睡眠心脏健康研究
2025-03-09
健康浙江百万人群队列
在评估多维度睡眠健康及其对死亡率的影响方面，科学界一直缺乏统一的评估标准。传统的评估方法往往侧重于单一的睡眠指标，而忽略了睡眠是一个多维度、复杂的过程。因此，开发一个经过验证的多维度睡眠健康评分，对于实施有效的健康干预措施至关重要。浙江大学公共卫生学院健康科学大数据系李文渊研究员团队、浙江省第二附属医院临床大数据与分析中心联合开展了一项重要研究，相关成果近期发表于国际知名期刊《European Journal of Internal Medicine》。该研究旨在整合来自SHHS的问卷调查和基于多导睡眠图（PSG）的睡眠微结构数据，通过机...
李文渊研究员团队揭示晚年认知轨迹与死亡风险之间的关系
2025-03-07
健康浙江百万人群队列
近日，浙江大学公共卫生学院大数据健康科学系李文渊研究员团队开展了一项重要研究，相关成果近期发表于国际知名期刊《J Prev Alzheimers Dis》。该研究旨在揭示晚年认知轨迹与死亡风险之间的复杂关联，并进一步明确与认知能力下降相关的风险因素。 研究背景：全球人口老龄化日益严峻，认知衰退及其相关健康问题正成为公共卫生领域亟待解决的问题。据估计，中国60岁及以上人群中已有1507万人患有痴呆症，且这一数字预计每隔五年将翻一番。面对这一严峻形势，深入探究认知衰退的轨迹及其与死亡风险的关系显得尤为重要。 研究方法...
