第8361期昆明医科大学第一附属医院的项目通过科技成果评价

全国科技成果评价服务平台 2023-02-27 10:24 抢发第一评

基于机器学习创新理念的糖尿病肾脏疾病规范诊疗体系的构建与应用 anli.jpg

　　2023年2月23日，第三方专业科技成果评价机构——中科合创(北京)科技成果评价中心在昆明依据科技部《科学技术评价办法》的有关规定，按照科技成果评价的标准及程序，本着科学、独立、客观、公正的原则，组织专家对昆明医科大学第一附属医院牵头完成的“基于机器学习创新理念的糖尿病肾脏疾病规范诊疗体系的构建与应用”项目进行了科技成果评价。

　　此次成果评价专家委员会由昆明医科大学第二附属医院主任医师蒋红樱，昆明医科大学教授梁张，云南省中医医院主任医师杨桂鲜，昆明市延安医院主任医师陈浩，云南省第一人民医院副主任医师吕琴，云南大学附属医院副主任医师陈志琴，解放军联勤保障部队第九二〇医院副主任医师郭秋君等专家组成。

　　经过专家评审，认为该项目在多项科研项目资助下，取得以下主要成果：基于机器学习算法对高通量数据的生物网络分析，发现TGFBR3、APOLD1、CPEB1和KDR基因对诊断糖尿病肾脏疾病(DKD)具有高度特异性；应用机器学习理念，成功构建了DKD肾脏缺氧评估模型，提出PSMB8、PSMB9、RHOA、VCAM1和CDKN1B基因对于诊断DKD的肾小管病变具有高度灵敏性；应用聚类分析算法，发现m6A修饰LINC00667和LINC00963可影响FTO在DKD患者肾小球中的表达，为DKD药物靶点的治疗提供了理论支持；本研究发现LINC00162抑制miR-383/HDAC9信号通路所触发ROS产生和足细胞凋亡，减缓炎症因子释放，为DKD药物靶点的治疗提供了证据支持；本研究发现lncRNA MALAT1可通过抑制ERK/MAPK信号通路而减缓DKD炎症反应并改善其肾脏微血管病变；本研究推广一体式、便携式工具箱对糖尿病患者临床指标进行动态监测，能够及时发现DKD的危险因素；应用血液透析数据记录板监测DKD患者透析过程中的数据动态变量，制定和优化DKD透析患者的个体化治疗方案。该项目组成员以通讯作者和/或第一作者发表相关研究学术论著13篇，其中：SCI收录6篇(累计影响因子达26.386分)，英文论著8篇，北大核心期刊2篇，科技核心期刊3篇；主编出版本专业学术专著2部；获国家授权实用新型专利2项；培养研究生12人；晋升教授1人，晋升硕士研究生导师2人；新增卫健委学科带头人1人。上述研究成果在云南、四川、贵州、河南、江西等省的二十余家医疗机构进行推广和应用，取得了良好的社会效益。该项目整体达到国内领先水平，部分成果达到国际先进水平。经专家组全面审核，与会专家一致同意，“基于机器学习创新理念的糖尿病肾脏疾病规范诊疗体系的构建与应用”项目通过科技成果评价。

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