我院黄鑫老师在中国计算机协会推荐B类期刊《IEEE/ACM Transactions on Computational Biology and Bioinformatics》发表了最新研究成果“Dynamic Network Construction for Identifying Early Warning Signals based on a Data-Driven Approach: Early Diagnosis Biomarker Discovery for Gastric Cancer”。该项工作由鞍山师范学院、大连理工大学以及辽宁师范大学合作完成。

胃癌严重威胁着人类健康，死亡率高居第二位。胃癌的快速发展和癌细胞转移是导致其预后效果欠佳的主要原因。研究表明，在早期阶段，及时对胃癌患者进行有效干预，可以显著地提高患者临床治疗效果和生存率。然而，胃癌的发生发展涉及多种因素，致病机理尚不明确，因此，存在早期诊断困难这一临床难题。

针对这一难题，本研究利用分子间比值构造t统计量，建立可以反映机体病变不同阶段的特异性网络，并基于数据驱动方式自动筛选复杂疾病不同阶段的特异性网络标志物，无需人工干预。从时间维度上深层次剖析复杂疾病不同阶段特异性网络的动态变化，进一步理解复杂疾病的发生发展机制；重点关注复杂疾病早期阶段特异性网络信号的变化规律，并与其他阶段特异性网络信号进行全面的对比和分析，可以发现复杂疾病更为有效的前瞻预警信息，从而提高疾病的临床早期诊断效果。

论文原文：

Xin Huang, Benzhe Su, Chenbo Zhu, Xinyu He, Xiaohui Lin; Dynamic Network Construction for Identifying Early Warning Signals based on a Data-Driven Approach: Early Diagnosis Biomarker Discovery for Gastric Cancer. IEEE/ACM Transactions on Computational Biology and Bioinformatics, DOI: 10.1109/TCBB.2022.3176319, 2020.