你是否曾关注 Google AlphaGo 与围棋世界冠军柯洁的对战？你是否听说机器人医生沃森赴华「出诊」，10秒为癌症患者提供诊疗方案的新闻？你是否看到过人工智能诊断乳腺癌的表现甚至超过了专业的病理学家的报道？近年来，随着大数据与人工智能的快速发展，以及我国大力推进健康医疗行业及医疗人工智能的变革，数字医疗将成为一个不可避免的趋势。利用人工智能等技术，政府将可以节省的费用更加有效地用于医疗供应，提供疾病和护理管理。
张晓华教授带领的研究团队
两大研究方向
除了数字医疗方面，随着先进的生物分析技术的不断推出和更新，生物医学数据迅速积累，基于此类大数据一些以往不能解决的问题将有望解决。生物信息学相关的大数据技术和相关应用主要包括：基于高通量测序的个性化基因组、转录组和蛋白组研究，单细胞水平基因型和表型研究，人类健康相关微生物群落研究，生物医学图像研究等。利用生命系统本身的规律和知识，建立合理的假设和数学模型，对数据进行分析和解释，是利用生物信息学大数据的根本目标与追求。
张晓华教授实验室自2016年创建以来，一直专注于研究这两方面的内容：一、利用可穿戴设备对人体生理动态参数进行连续监测，进而探讨相关疾病与生理动态系统的关系，例如糖尿病、呼吸病和心脏病；二、通过高通量测序的个性化基因组、转录组和蛋白组研究，探究精准医疗与相关疾病的相关性。目前这些研究都得到了澳门政府、澳门科技基金会、澳门大学和健康科学学院的大力支持，各项目也在持续进行中。
数字医疗
糖尿病是一种慢性代谢异常疾病，主要是由于体内胰腺不能分泌足够的胰岛素或体内细胞不能正常利用分泌的胰岛素。最终导致血糖上升并长时间维持在高血糖状态。中国是全球糖尿病患者人数最多的国家，根据已发表的全国性调查，过去30年来，中国糖尿病患病率急剧增加。老年人、男性、城市居民、经济发达地区居民、超重和肥胖者的糖尿病患病率更高。如何对血糖数据进行方便快捷的监测？如何预防糖尿病的发生，在患者确诊为糖尿病之前，提前进行干预治疗，恢复健康状态？如何从连续监测的海量血糖数据中，分析处理这些数据并挖掘出有用信息？这些问题正是张晓华教授实验室在进行的研究。
目前，在医院与家庭中，患者是通过札手指方式进行日常水平监测。通常糖尿病患者每天都要测试四次或以上血糖，使用一根细针刺破他们的手指。这对许多人来说是痛苦且不方便的，这可能导致检测频率降低，从而影响血糖水平的控制。对于糖尿病前期患者，如果通过连续监测血糖，就可以在确诊为糖尿病之前提前干预治疗，恢复到健康状态。在与广州医科大学第一附属医院内分泌科合作项目中，被试者使用微创连续监测血糖设备，研究团队以此探究1型糖尿病、2型糖尿病、糖尿病前期和健康人的血糖动态复杂度和分形性的特点，并开发了R软件包和相关函数，比较各种类型糖尿病患者血糖动态复杂度和分形性的不同。
Dexcom G4 PLATINUM 连续血糖检测仪，已被美国FDA批准，可以连续监测血糖7天
在该实验项目中，我们研发的R软件包名为CGManalyzer，并发现糖尿病一型、二型患者，糖尿病前期和健康人之间，血糖数值的复杂度参数有显著差异，进而考虑可以通过复杂度参数的变异性，来评估糖尿病前期患者的身体状况，从而对糖尿病前期患者进行干预治疗、生活方式、饮食结构和运动情况的调节，将血糖调整到健康人的状态。开发的R软件包包含了多种用于分析连续监测血糖数据的函数，提供了广泛而全面的数据分析方法，包括如何读取一系列数据集，如何得到血糖的汇总统计数据，如何画图、转换时间戳格式、修正缺失值，如何评估每日差异的平均值以及连续重叠的净血糖作用，如何计算多尺度样本熵，进行成对比较，如何绘制各种反映血糖参数信息的图表。该软件包发表在Bioinformatics 34: 1609-1611, 2018。该软件包极大地促进了各种连续监测血糖数据的分析，并说明相关研究者对糖尿病的进一步探究。
发表在 Bioinformatics 杂志上的分析结果
发表在 Bioinformatics 杂志上的分析结果
除了与医院合作，实验室还曾在澳门范围内开展过一项实验，探究运动、心率、睡眠和饮食结构，对健康人与糖尿病患者的影响。本次实验利用Fitbit charge 2 设备连续监测被试者的心率、睡眠质量与运动情况，使用Freestyle血糖检测仪连续监测被试血糖波动情况，通过被试者每天拍照和文字记录饮食情况。该研究项目吸引了众多参与者进行实验，该项目在数据分析处理中。
除糖尿病之外，实验室还利用可穿戴设备对慢性阻塞性肺病、哮喘、过敏性鼻炎等呼吸病，心脏病进行研究，各项实验都在进行中。
生物信息学
在生物信息学方面，实验室也开展了许多研究项目。在基于第二代测序技术对变应性支气管肺曲霉病（ABPA）病人转录组的综合性研究挖掘其深层机制项目中，运用第二代测序研究与呼吸道疾病相关的非编码R N A ，如长链非编码RNA（lncRNA）、环RNA（circRNA）。与广州医科大学附属医院及呼吸道疾病研究所合作，通过对正常人和病人的转录组比较研究，挖掘与该疾病发病相关的非编码RNA，从而为该疾病的分子诊断及治疗靶点的设计提供新的线索和思路。此外，与副校长（研究）、健康科学学院葛伟教授的实验室合作，通过对不同处理的（如：利用Crispr技术对YX-1基因进行敲除）斑马鱼转录组研究来挖掘与该基因相关的长链非编码RNA，为斑马鱼的生长发育研究提供新的分子理论基础。
通过与健康科学学院院长邓初夏教授的实验室合作，我们在新的高通量RNA测序技术Drop-seq的基础上，使用大鼠模型研究乳腺肿瘤细胞的分类和分化。邓教授的实验室负责生物测定和RNA测序以提供Drop-seq数据，我们的实验室主要侧重于数据分析，以探索大鼠乳腺肿瘤细胞分类和分化潜在的分子机制，包括表达量化、聚类分析，标记基因鉴定等。
在基于CRISPR/Cas9技术全基因文库的建立及大规模筛选分析技术开发项目中，实验室与广州锐博生物有限公司进行合作，得到了广州市科技创新发展专项资金支持。项目聚焦CRISPR/Cas9技术基因编辑应用开发，开发便捷化学合成RNA用于CRISPR/Cas9的创新方法，逐步建立世界首个化学合成CRISPR/Cas9人类全基因组文库，形成科学、可靠的CRISPR/Cas9技术大规模筛选数据分析系统。实验室负责建立适应CRISPR/cas9高通量筛选的数据分析系统。课题组应用和改进前期建立的siRNA文库高通量筛选体系，建立CRISPR/Cas9体系目标物库设计、对照组设定、多孔板选择、样本量确定分析数理模型；同时，将数据质控的思想引入实验设计源头，解决和校正系统实验偏差。
作者张晓华是健康科学学院教授、博士生导师，美国统计协会会士和国际统计学会成员，研究领域涵盖医疗人工智能、高通量筛选、基因表型、精准医疗、数字医疗、高通量基因测序、临床生物大数据医用人工智能开发等多个领域。
作者金俞是张晓华教授的博士生，现主要负责临床医学大数据分析处理，专攻方向为连续监测生理数据在呼吸病中的应用与研究，探究机器学习与非线性方法对疾病的预测与诊断。
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