CSIG自然科学奖授予在我国图像图形领域基础研究和应用基础研究中阐明自然现象、特征和规律，做出重大科学发现的个人和团队。为宣传科技工作者积极进取的工作精神，聚焦获奖团队背后的故事，学会近日对荣获2024年度CSIG自然科学奖二等奖“医学影像-基因宏微观关联解析和计算”的项目团队进行了专访，以对话的形式，为读者们提供一次了解他们的机会。

下面就跟着我们的脚步，走近今天的受访团队吧。

问题一：首先非常感谢各位老师接受我们的采访，请先介绍一下团队成员：

我们团队由中国科学院深圳先进技术研究院医工所、医学成像科学与技术系统全国重点实验室李志成研究员、赵源深副研究员、陈实富研究员和梁栋研究员，以及上海交通大学翟广涛教授组成。第一完成人李志成以通讯作者发表Nature Comm（2篇）、Radiology、IEEE汇刊等学术论文50余篇，主持国家重点研发重大

科学仪器专项（项目首席）、基金委联合重点、科技部青年科学家等项目；第二完成人发表Nature Comm、AJP等论文；第三完成人依托项目科学发现和原创技术成功创办生物信息高科技企业；第四和第五完成人分别获国家杰出青年基金资助。

问题二：了解完了团队内的各位老师，请为大家简单的介绍一下项目的情况：

随着高分辨医学影像和高通量基因测序技术的飞速发展，肿瘤等复杂疾病的影像学和基因组学数据迅猛增长。这些信息分别从宏观-微观尺度刻画疾病的形态功能和分子机制，是制定临床诊疗方案的核心依据。然而，医学影像数据和分子多组学测序数据在模态、尺度、含义等方面具有巨大差异，且蕴含复杂多层次生物医学知识。如何解析宏观影像和微观分子间的跨尺度关联，进而利用计算模型来描述疾病特性并预测疾病进展，是极具挑战的重大科学问题，也是生物医学信息处理领域面临的重大机遇和挑战。针对此问题，项目发现并阐明了影像-基因特征宏微观关联规律，构建了影像-基因计算模型，为发展肿瘤影像-基因跨尺度信息处理理论和方法做出了创造性贡献。专利技术转化至企业，发展的核心方法和工具已成为行业标配，在学术界和工业界均获得了极为广泛的应用；技术产品服务超百家医院，肿瘤检测方法获批国家药品监督管理局（NMPA）医疗器械证，取得显著的社会经济效益。

问题三：请问各位老师在科研过程中，有没有什么好的方法可以推荐给大家？

本团队聚焦肿瘤影像-病理-基因跨尺度计算和诊疗应用研究已有10多年，我们对学科交叉的思路和手段也有了较为深入理解。具体而言，我们形成了一套“临床需求-生物医学问题-信息和计算科学手段-临床转化应用“的学科交叉链条：面向提升恶性脑肿瘤生存率的重大临床需求，聚焦肿瘤精准分型、靶向治疗和免疫治疗的生物医学问题，发展创新性的跨尺度多模态信息处理理论和方法体系，突破现有诊疗瓶颈，发展新型治疗手段，形成原创性的专利技术并实现企业转化应用，最终使得患者获益、医疗减负，提升我国脑肿瘤诊疗过程中的人工智能应用水平。

问题四：在项目的研究过程中有遇到什么困难吗？大家是如何解决的？

肿瘤是一种具有多个尺度异质性的复杂疾病，它本身是自然存在的复杂生物系统。我们之所以需要通过多学科交叉知识和手段对其进行研究，是因为现有宏微观研究方法和手段的割裂和制约。为此，我们通过对生物机制的探究、模型算法的创新和科学仪器的研发，打破了影像、病理和分子尺度之间的割裂和局限，从整体论和还原论相统一的角度对肿瘤进行了跨尺度全景式解析，发现了新的机制规律和诊疗手段，提升了特定分型的脑肿瘤患者生存率，从而为脑肿瘤开拓了跨尺度融合诊疗新途径。

问题五：最后，大家有什么获奖感言想说呢？

忠心感谢中国图象图形学学会的认可，感谢各完成单位的支持，感谢团队成员多年来的精诚合作。我们将持续深耕脑肿瘤跨尺度融合诊疗研究领域，面向国家重大需求，立足人民生命健康需要，努力做出突破性的科学贡献。