中大新聞網(wǎng)訊（通訊員張祝誼、韋艷宏）近日，中山大學公共衛(wèi)生學院韋艷宏教授團隊自主研發(fā)的人工智能輔助血管毒性測試方法榮獲美國毒理學會心血管毒理最具影響力成果獎“Impact Award”。該獎項每年評選1項，這是設(shè)立15年來第一次頒發(fā)給非美國本土學術(shù)機構(gòu)組織，標志該研究成果在國際毒理學領(lǐng)域獲高度認可。
韋艷宏教授受邀參加第64屆美國毒理學年會現(xiàn)場領(lǐng)獎并作主旨報告介紹該成果
隨著工業(yè)化進程的加速推進，環(huán)境污染物對心血管系統(tǒng)的危害日益凸顯。傳統(tǒng)血管毒性評估方法普遍存在效率低下、參數(shù)有限、通量受限等技術(shù)局限。針對這些問題，韋艷宏教授團隊提出融合人工智能與形態(tài)組學研究策略，集成高內(nèi)涵成像和計算機視覺技術(shù)構(gòu)建高通量自動化測試框架，開發(fā)了基于深度學習的血管智能識別算法，建立包含全身血管31項形態(tài)學參數(shù)的評估指標體系，實現(xiàn)從圖像采集到毒性評估的全流程自動化，包括圖像采集標準化處理、血管網(wǎng)絡(luò)自動識別、多參數(shù)同步測量、多指標整合量化評分、血管表型與疾病關(guān)聯(lián)分析等毒性評價關(guān)鍵環(huán)節(jié)，率先構(gòu)建基于多維表型靶點的化學物血管毒性可視化智能測試平臺。
目前該方法已成功應(yīng)用于全氟/多氟烷基化合物、農(nóng)藥、阻燃劑、塑化劑、藥物、空氣顆粒物等十大類人群高暴露污染物血管毒性測試。該技術(shù)將為環(huán)境健康風險評估提供更加高效、可靠的技術(shù)支持，具有廣闊的應(yīng)用前景。
文稿終審：范瑞泉
