医学信息学研究（精选9篇）
医学信息学研究 篇1
1. 概述
医学信息学是一门兴起于上个世纪70年代基于医学、计算机科学、信息管理学、和统计学的新兴交叉学科, 随着医学院校对医学信息教育的开展和医疗事业单位信息化的发展, 医学信息学的研究逐渐深入, 对本学科领域以及相关领域的研究文献数量不断增加。本文通过用文献定量分析和可视化分析的方法, 对医学信息学研究文献进行统计和分析, 以知识图谱的形式显示学科发展路径, 揭示医学信息学研究领域的特点、研究前沿和发展趋势, 为今后更加深入的研究提供参考。
2. 数据来源及工具
使用万方知识服务平台进行文献检索并导出2003年以来有关医学信息学的学术论文的题录, 文献题录包含标题、作者、关键词、摘要、机构、来源等字段供分析使用。使用的软件有中文文献检索管理软件Note Express、文献题录信息统计分析工具SATI 3.2、可视化文献分析软件Gephi, 这些软件用于加工整理文献信息、分析数据和进行可视分文献分析。
3. 方法与步骤
3.1 搜集文献数据
使用万方知识服务平台的高级检索功能进行文献检索, 检索式为“关键词: (医学信息) +关键词: (医学信息学) *Date:2003-2013”, 得到1, 548条文献信息, 再用数据库的“导出”功能导出Note Express格式的文献题录, 将题录导入Note Express进行查重、去除无效数据等操作, 最后得到1387条文献题录数据。
3.2 数据定量分析
3.2.1 抽取字段和词频排序
从Note Express导出符合要求的题录数据, 使用SATI3.2进行处理, 使用“字段抽取”和“频次统计”功能统计出作者、关键词、机构、期刊来源等字段的词频进行排序, 以供后序的词频分析使用。
3.2.2 词频分析
通过对对各个字段的词频进行排序, 对论文高发阶段、核心作者和机构群体、核心期刊群体等进行分析, 用表格和图表的形式呈现出分析结果, 展示医学信息学学科领域的研究现状。
3.2.3 关键词共现分析
使用软件SATI3.2生成关键词的高频词共现关系矩阵, 进行格式处理以后导入可视化分析软件Gephi生成高频关键词的共现关系图谱, 直观地反映出研究领域的热点和前沿, 并预测医学信息学研究的发展趋势。
4. 结果分析
4.1 文献定量分析
4.1.1 发文数量分析
本研究共获得文献题录信息1387条, 其中包括期刊论文965条、会议论文259条、学位论文163条。从2003年以来医学信息学研究领域研究的学术论文分布如图1所示。从图中可以看到2003年至2006年对医学信息的研究论文数量呈上升趋势 (前期) , 2006年至2010年数量则稳定于高位 (中期) , 而在2011、2012两年里本学科领域的研究文献数量呈下降趋势 (后期) 。这说明在前期医学与信息管理、计算机技术相结合的背景下, 研究热点频繁出现, 相关的学术文献数量激增。对医学信息学领域的研究在中期热点集中, 发展迅速, 因此学术文献的数量居高稳定。而在后期由于本学科领域热点的研究已经趋于成熟, 热度渐消, 因此整体的学术研究文献数量处于下降趋势, 随着学科领域理论与技术的不断进展, 将会产生新的学科热点, 发文数量也会进入下一个循环周期。
4.1.2 作者分析
通过对第一作者字段的抽取和词频统计, 对所有866名作者的发文量进行统计排序, 并将在本学科研究领域中发文量超过4篇的作者列出 (表1) 。可以看到, 以第一作者发表4篇以上的作者有28人, 一共发表169篇, 占总数的12.2%, 其中发表数量最多的有13篇, 10篇2人, 9篇3人, 7篇32人, 6篇3人, 5篇6人, 4篇10人, 其余发文量3篇及3篇以下的共有837人。由此显示, 医学信息学的学科研究队伍已经形成了以吉林大学王伟教授和上海中医药大学包含飞研究员为代表的核心作者群体, 研究的学科范围涵盖了医学信息学教育、生物医学信息、医院信息化建设、数字资源建设、医学信息服务、云计算等学科, 包含飞的单篇最高被引次数为22次, 王伟的被引次数为12次, 这说明作者论文的质量和影响力也能够代表本学科领域的学术水平。
4.1.3 来源期刊分析
根据本文统计数据 (表2) , 从2003年至今国内共有250种中文期刊发表了1387篇有关医学信息学研究的学术论文, 其中发表数量在10篇以上的期刊共有12种, 合计发文474篇, 占总量的34.2%, 其中《医学信息学杂志》发表130篇, 《中华医学图书情报杂志》发表125篇, 《医学信息》发表60篇, 发表41篇, 可以看出以《医学信息学杂志》、《中华医学图书情报杂志》、《医学信息》、《医学情报工作》等期刊为代表的期刊群已经成为进行医学信息学研究的主要学术交流阵地, 在这些期刊上发表的相关学术论文代表了本学科领域研究的发展方向趋势。
4.1.4 关键词统计分析
关键词是能够反映文献实质内容的词汇, 通过它对文献内容的标引, 我们能够快速地通过检索工具得到符合我们要求的文献。通过对大量关键词数据的统计分析, 可以准确地把握学科领域的研究动态和发展趋势。本文围绕“文献信息”和“文献信息学”主题从文献题录的关键词字段中共抽取出现次数2次以上的关键词574个, 词频在10次以上的关键次一共46个, 词频在30次以上的关键词有“医学信息资源”、“医学信息服务”、“信息服务”、“医学信息检索”、“医学信息学应用”、“医学改革”、“医学图书馆”、“医院图书馆”等, 从这些调频关键词的分布可以看出近年来医学信息学的研究领域的热点主要分布情况。对了2003年以来各年文献中高频关键词的前10名的统计清晰地展示出医学信息学研究的研究脉络, 可以看到“医学信息资源”、“医学信息服务”、“医学信息管理”等研究主题始终贯穿在医学信息学研究的过程, 同时“医学图书馆”、“互联网”、“医院信息系统”、“数据挖掘”等研究热点也在随着时间推移而不断涌现和变换。而近3年来在研究大方向不变的情况下, “医学信息教育”、“教学方法”、“教学改革”、“医学信息管理”、“医院信息系统”等关键词逐渐出现, 说明有关医学信息学教育、医学信息管理应用的研究开始成为学科研究的前沿和热点。
4.2 文献可视化分析
文献信息可视化分析是情报学研究的重要领域之一, 特别是近年来功能强大的可视化分析软件通过对海量数据的挖掘分析功能为研究者准确、直观地提示学科领域热点和前沿提供了强大的技术手段, 在文献定量分析的基础上, 用多维图谱对学科领域研究进行共词分析、共引分析、聚类分析和时区分析。本文使用可交互的复杂网络关系可视化分析软件Gephi对2003年以来医学信息学研究文献进行了关键词共现可视化分析。具体方法是使用SATI3.2对文献题录进行处理, 生成关键词共现关系矩阵, 用Gephi对共现关系矩阵进行数据清洗之后绘制出关键词聚类和共现关系图谱 (图2) 从而展示出医学信息学研究领域聚焦的热点以及它们之间的关联。
从图2的关键词共现关系图谱中可以看到, 从2003年以来对医学信息学的研究围绕“医学信息”和“医学信息学”两个主题又逐步形成了不同的研究热点, 图中节点的颜色分组代表了对关键词聚类分析结果, 节点之间的连线则反映了关键词之间的共现关系。为了更加清晰地了解文献信息学的进展状况, 本例对文献信息以年为单位进行切割, 并选取2003年、2008年和2012年的文献数据进行了可视化分析对比 (图3、图4、图5) 。
通过图3, 可以看出2003年围绕医学信息学主题开展的研究有“医学信息管理”、“远程医疗”、“数据库”、“网络环境”、“图书馆”、“信息服务”、“医学信息学应用”、“医院信息系统”等, 出现了“医学信息服务”、“医学图书馆”和“医院图书馆”等研究热点。图4显示2008年“医学信息学”研究领域出现的热点有“信息服务”、“循证医学”、“医院信息系统”、“教学改革”、“医学信息服务”。图5显示在“医学信息学”研究领域的热点仍围绕着“医学信息服务”、“医学信息管理”、“医学图书馆”等主题开展, 聚类分析显示出“军队医学应用”、“医学信息教育”、“医学信息标准”、“重点学科”、“决策”等主题的研究也在逐步升温。通过对三幅关键词共现关系图谱的对比, 还可以看出2003年和2008年的共现关系网络比较简单, 焦点集中, 而2012年的共现关系网络复杂, 焦点之间的关联丰富, 这说医学信息学作为一门新兴的交叉学科, 正在加速与其他学科整合, 学科领域的研究热点不断涌现的发展趋势。
5. 结语
海量的文献信息数据中包含了学科领域研究的各种隐藏信息, 通过数据挖掘析出有用的数据, 再用文献定量和可视化分析的方法, 可以清晰地显示出该学科领域研究的演进过程。本文通过文献统计和定量分析、可视化分析的方法, 使用目前最前沿的学科知识图谱软件对医学信息学学科领域研究的演进过程和前沿热点进行了分析, 为本学科研究者把握学科前沿, 深入开展研究提供了可靠的参考。
摘要：医学信息学作为一门交叉学科, 在生物医学研究、医学教育、医疗卫生管理方面的应用越来越深入, 使用文献定量分析以及绘制知识图谱的方法将医学信息学研究领域的文献进行统计分析, 从而揭示出该学科的发展路径和研究热点, 并预测研究领域的发展趋势。
关键词：医学信息学,定量分析,知识图谱
参考文献
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[5]钟伟金, 李佳.共词分析法研究 (一) ——共词分析的过程与方式[J].情报杂志, 2008, 27 (5) :70-72.DOI:10.3969/j.issn.1002-1965.2008.05.022.
医学信息学研究 篇2
专业简介
学科：理学
门类：生物科学类
专业名称：医学信息学专业
专业信息
培养目标：本专业培养德、智、体、美全面发展，掌握医学的基础知识，医学信息学的技术与原理，计算机网络系统基础知识和基本应用，掌握计算机系统的基本操作原理和计算机各种实用软件的使用，掌握网络系统和基本操作和网上快速进行信息通信和查询，具有较强信息处理和信息管理能力的高等技术的应用型技术人才与管理人员。
培养要求：掌握医学信息处理和管理的基本知识。具有医学信息处理的能力。掌握计算机网络系统的基本操作和应用。具有较强的局域网维护能力。具有一定的医学信息管理能力。具有相应的英语阅读和翻译能力。
主要课程：人体结构机能学、生物化学、病原生物学、病理学、药理学、医用高等数学、计算机网络管理、网站建设与管理、WEB程序设计、数据库原理与应用、计算机网络技术、互联网与网页制作、VB应用开发技术。
修业年限：4年。
授予学位：理学学士学位。
院校分布(部分)
医学信息学研究 篇3
本次讲座特聘请美籍华裔学者黄焕庆教授 (美国南加州大学放射与生物医学工程系资深教授) 担任主讲。内容涵盖:多媒体电子病历系统;数据挖掘与知识发现;计算机辅助脊柱手术;计算机辅助检测 (CAD) 与PACS的整合等。
黄教授是国际上PACS研究的先驱者和权威。自1991年起在美国加州大学洛杉矶分校 (UCLA) 、旧金山分校 (UCSF) 等研究了多种PACS。他曾供职于乔治顿大学 (Georgetown Univ) , Lowa大学, UCLA, UCSF, UC Berkeley, 南加州大学、香港理工大学等。他目前的研究兴趣在于远程影像、远程医学、容错PACS服务器、影像信息学、基于PACS的CAD手术、数据网格、网格计算、灾难图像恢复等, 黄教授主编或参编8部著作。其中《PACS及影像信息学》已几经修订, 是本领域的唯一教材, 也是权威著作, 享誉全球。
过去25年中黄教授在PACS、医学影像信息学、图像处理等有关领域获得约2000万美元的研究经费与开发合同;黄教授曾指导来自世界各国的50多位博士生与博士后, 其中包括多位我国大陆的PACS专家。他是国内外多家医院与成像公司PACS设计与制造的顾问。
由于在PACS研究开发与医学图像研究方面的贡献, 黄教授分别在1992年与1993年被授予英国皇家放射师协会的荣誉会员以及美国医学生物工程学会创建;1996授予欧洲PACS学会荣誉会员, 并多次任国际会议荣誉主席、主席等职。
黄教授是上海交通大学开展PACS研究的指导专家, 他对上海PACS的研发与中国PACS的发展作出直接或间接的贡献。
临床医学生信息学教育分析论文 篇4
1我国临床医学生医学信息学课程教育的现状
从20世纪80年代开始,在欧美、日本等发达国家的高等医药院校普遍开设了医学信息学方面的相关课程,并在医学生中招收医学信息学方向的硕士、博士研究生和博士后[2]。由此可见,发达国家对医学信息学教育相当重视。我国临床医学生的医学信息学教育起步较晚,自20世纪80年代开始,医学信息检索、计算机文化基础等课程逐步在各高校中推广,收到了明显的效果,有效地提高了临床医学生的信息素养。目前,我国大多数医学院校的临床医学专业,普遍开设了医学信息学相关的课程。主要内容可以归纳为三大块:计算机文化基础、数据库技术基础、信息检索。计算机文化基础课程以计算机应用的基础知识为主,目的在于使学生了解计算机的基本知识,掌握计算机操作的基本技能,如常用办公软件的使用等。数据库技术课程则主要是要求学生了解数据库技术的基本知识,熟悉数据库的基本操作,了解一种数据库编程语言。信息检索课程在于使学生熟悉重要医学文献数据库的检索方法,侧重于培养学生获取已有医学信息的技能。这些课程内容大部分是进行普及性的基础知识和技能教学,已被统一到非计算机专业学生的计算机基础知识和应用能力等级考试体系之下,没有形成具有医学特色的教学体系[3]。从各医药院校所开设的信息学课程中,可以发现,针对临床医学生毕业后将面临的与工作密切相关的医学信息处理技术方面的训练相对较少,如医院信息系统、临床信息系统、医学图像处理系统、电子病历等相关知识,学生毕业后难以适应工作环境的要求,也不利于我国医疗的信息化。目前,我国医学院校计算机教学已经不能满足医学信息学发展的需要[4]。因此,临床医学生的信息学教育急需进一步加强。
医学信息学研究 篇5
1 信息素质的概念和进行信息教育的意义
1974年,美国信息产业协会主席保罗·泽考斯基首次提出了信息素质这一概念,并把它定义为寻找、评价和有效利用信息的能力。美国图书馆协会在1989年的报告中明确了信息素质的概念,即“个体能够认识到何时需要信息,能够检索、评估和有效地利用信息的能力”[1]。我国学者对信息素质的定义也有多种表述,如:“信息素质是一种可以通过教育培育的,在信息社会中获得信息、利用信息、开发信息方面的修养和能力”;“它包含了信息意识与情感、信息伦理道德、信息常识以及信息能力多个方面,是一种综合性的、社会共同的评价”等。综上所述,信息素质的基本要素可以概括为信息意识、信息道德、信息知识和信息能力四个方面。信息素质教育是根据社会信息环境,培养和提高个人信息意识和道德,完善知识结构,加强信息能力,发展个人信息潜能的一种教育活动,是信息社会素质教育体系的重要组成部分。
1999年6月中共中央发布的“关于深化教育改革全面推进素质教育的决定”指出:“素质教育为什么要以培养学生的创新精神和实践能力为重点”。素质教育为什么要以培养学生的创新精神为重点,理由很多,但最重要、最根本的一条就是江泽民同志强调的:“面向世界科技飞速发展的挑战,我们必须把增强民族创新精神提到关系中华民族兴衰存亡的高度来认识。教育在培养创新精神和培养创新人才方面肩负特殊的使命”。
创新能力是一种精神状态,一种人格特征,一种综合素质。创新人才是指具有创新意识、创新性思维和创新能力的人才,而其核心是创造性思维。创新意识和创新能力必须要有创造性思维作为基础,离开了创造性思维,创新意识将是不切实际的空谈;离开了创造性思维,精神产品或物质产品的产生就成为无源之水、无本之木。因此,创造性思维是创新意识和创新能力的基础和核心,培养创新人才的核心就是要培养创造性思维。培养创造性思维有五个环节。即:重视发现思维的培养;重视直觉思维的培养;重视形象思维的培养;重视逻辑思维的培养;重视辩证思维的培养。由此可见,利用信息资源能力的培养显得尤为重要,它将直接影响到创造性人才的培养效果及目标的实现。信息教育就是为提升人才拥有创造性思维,培养他们把创造性思维变成现实的手段和能力。
2 医学编辑学有利于对信息素质的理解
医学编辑学是医学信息管理专业的主要课程之一,而信息素质或者说信息能力的中心环节就是信息管理。美国图书馆协会1989年将信息素质定义为认识和表达信息需求并从信息资源中获取利用信息的技能与信息观念、信息意识、信息知识、信息伦理综合形成的一种稳定的能力和品质。从这个定义中我们看得出来,整个信息素质是贯穿于信息获取、分析、处理等的整个信息管理过程中的。信息素质的培养不光是教会学生查资料、写文章的技能,它的形式也不单单是网络与教学的互相影响那么简单。从医学编辑学中对于整个信息管理过程的把握,以及对于整个信息及编辑学发展的阐述,可以对整个信息素质核心概念进行最好的诠解。简单来说,医学编辑学对于信息素质的要求,可以使我们从原来单一的只是把信息作为医学工作、学医的一个辅助方面这个片面的认识中解放出来,从而使我们更加深入的理解信息素质与我们日常讲到的学生的德、智、体、美等基本素质一样,是知识经济时代学生必需的素质之一。再者,医学编辑学这门课程,还可以加强医学院校学生对信息的认识。包括对信息的属性问题的认识,信息源的认识,信息产生过程的辨析,信息系统构成的了解,信息传递与运动的理解,以及对信息产生和利用过程中组织与管理的认识。这些是培养信息素质的重要基础。
3 医学编辑学有利于信息素质培养课程的整合
从教学改革的趋势来看,学科和课程的交叉整合是一个趋势,比如说课程群的探讨。单靠开设一门“信息检索”、“医学写作”或者“大学语文”课程,无法实现信息素质教育的目标。而医学编辑学是对以往的文献检索、论文写作课程的一个整合,通过理论教学,医学编辑学可以使学生系统掌握医学写作与编辑的基础理论,基本技能。在医学编辑学的课程中,学生通过对于整个信息搜索及获取、信息分类及管理、信息编辑及处理过程的学习,可以促进其对新知识和新信息的需求,培养和树立起信息意识。
医学编辑学还可以促进我们对其他相关课程内容的整合。在强化信息理论知识吸收的同时,加强信息技术的运用。信息素质教育不是单一技能的培训,而是综合素质的培养,是指培养学生在浩瀚的信息海洋中能自主、有效地使用各种信息技术工具和信息资源,并对收集和查找到的信息进行确认、评价、组织和用于解决实际问题的能力。因此,在开展信息素质教育时,学校要合理地设置相关课程,在开设计算机基础课程的同时,还要开设信息管理、信息检索、信息组织等基本课程。特别要加强检索课的教学,从具体实践中强化学生对信息管理、信息组织等理论的理解,包括纸质文献和电子信息检索的基本原理、检索功能和策略、网络信息检索工具、检索步骤与方法以及国际联机检索知识、联机检索数据库知识、国际联机检索的原理和使用技巧等,使信息检索教学能实实在在地发挥和担当对学生信息素质教育的责任。医学编辑学正好可以把这些应用课程及教学内容进行整合,同时可运用于自然辩证法、逻辑学、运筹学、管理学、医学伦理学等教学中,从思维方法和科学方法角度,把医学编辑学课程和整个信息素质的培养有机的结合起来。
4 医学编辑学可以为信息素质的培养提供有效的实践环节
据美国科研基金委员会、凯斯工学院研究会以及日本国家统计局的初步统计,一个科研人员在一个研究项目中,用在查找和阅读情报资料的时间占完成该科研课题时间的50%,而计划思考时间占7.7%,试验和研究时间占32%,编写研究报告的时间占9.3%[1]。由此可见,查找和阅读信息资料的重要性,若不收集国内外研究进展,往往出现初步、重复的研究,更谈不上科研效率了。因此,培养获取信息的能力,就等于提高了科研效率。
现代教育理论认为,对学生进行信息素质教育,从时间上应纵贯于从入学教育到毕业设计的大学教育全过程。对于医学院校的学生而言,整个信息素质的培养必须结合专业,立足能力的培养。这其中有获取和评价医学信息的能力、组织和运用医学信息的能力、传译和交流医学信息的能力、处理医学信息的能力等多个方面的能力培养,单一靠教学和传统的文献检索、论文检索的实习,是无法达到这一培养目标的。这就需要我们寻找新的更加有效的实践环节,而整个医学编辑学的课程设计,恰好为我们解决这一问题找到了出路。我们可以让学生具体了解和参与医学编辑的工作流程和操作规范,更加直观的了解作为一个专业的职业医学编辑应该具备怎样的信息能力,以角色扮演的实践形式更加全面的培养学生的信息素质。同时对于学生就业来说,也增添了一个新的职业实践经历。但到目前为止,全国仅有20余所大学开办了编辑出版专业,但高等院校设置医学编辑专业尚属空白[2]。国内千余家的出版社和期刊社都需要大量的医学编辑。设有医学、健康类栏目的媒体单位如报社、广播电台、电视台和网站均需要医学编辑做专业技术支持。此外,各级医疗单位和科教宣传部门均需要医学编辑专业技术的支持,因此在医学院校开设医学编辑学课程也是整个社会的需求[3]。
总之,对于医学院校学生信息素质的培养而言,医学编辑学这门课程无论从基本内容、课程设置,还是在实践环节设计上都可以为信息素质培养模式的构建提供新的思路和借鉴。同时,也可以把培养落实到具体的课程中,对于医学院校学生信息素质培养过程而言,开设医学编辑学课程有非常重要的意义。
参考文献
[1]张永军.浅析图书馆员的信息素养和信息素养人[J].情报杂志,2004(5):88-89,93.
[2]陆本瑞.教育研究论集[C].北京:中国书籍出版社,1993:115-118.
医学信息学研究 篇6
1传统、单一教学模式的局限性
在我国, 传统的教学模式是老师讲、学生听, 老师教、学生学。两者之间是主动与被动的关系, 教师是传道、授业、解惑的始动者, 而学生则始终处于被动者的地位[1]。而老师为了尽量“少犯错误”, 总是只讲述教科书上的东西。不论是小学、中学还是大学, 莫不如此。这样很可能导致这样的一个局面:培养出来的学生存在高分低能的现象, 即考卷题目答得不错, 现实生活中却不能应用自己的知识技能。特别是在医学生的教育问题上, 许多传统教育模式培养出来的学生进入临床实习阶段后暴露出以下问题:理论知识无法联系实际, 缺乏临床思维能力, 缺乏信息拓展能力。而医学是一门充满探索性和变化性的科学, 今天为大家普遍接受的观点可能明天就会被发现是错误的。具体到人, 同样的病在不同的患者身上表现不同, 同一个患者在疾病的不同阶段会有不同的表现。怎样在实践中认识疾病和治疗疾病是一个很大的难题。如何让目前的医学生以后成为名副其实的白衣天使, 就需要改变以往的教学方法, 大力利用生物医学信息学来提高教学质量。
2生物医学信息学在医学生实习带教中的应用
生物医学信息学是研究生物医学信息、数据和知识存储、检索并有效利用, 以便在卫生管理、临床控制和知识分析过程中做出决策和解决问题的科学。以往, 生物信息学和医学信息学一直是两个不同的学科, 应用于各自不同的领域, 随着人类基因组计划的实施, 医学研究不可避免的向生物领域靠拢, 这时就出现了整合的生物医学信息学。作为一门广泛的交叉学科, 生物医学信息学提供新的生物医学知识的开发和共享框架[2]。
生物医学信息的来源众多, 科学文献、学术会议、个人交流和国际互联网等等。其中科学文献包含了图书、期刊、检索工具、专利文献、技术标准、学位论文和技术档案[3]。21世纪的生物医学信息已不单单局限于书本, 在强大信息科学、计算机科学的背景下孕育而生的各类功能齐全的数据库系统和互联网交互已成为目前获取生物医学信息的主流方式。传统的生物医学信息学侧重于文献信息管理、分析研究。而现代生物医学信息学更强调计算机技术与IT应用到医药卫生领域。在具备一定知识背景的前提下, 如果医学生所在实习的场所有个人计算机, 并且可以互联网搜索的话, 那么数字化信息会是最容易获得和最方便使用的信息来源。目前国内信息的来源以国际互联网, 电子书籍和电子音像资料最多。生物医学信息学在医学中的应用很广, 在医学带教中更是起到重要的作用。就师方而言, 传统的教学以书写板书为主, 这样既耗时又呆板, 信息的传递受到限制, 而目前在带教中则更多使用的是多媒体教学和各种影音工具, 这种模式不仅在较短的时间内传递更多的信息, 而且方式生动易懂, 能够最大限度地调动学生的积极性, 使学生更好地获取知识。就学方而言, 传统的国内教学更注重的是知识的单向传授, 学生的被动接受, 这样教学的结果往往是理论知识琅琅上口, 实践能力惨不忍睹。
而今随着信息学的推广和普及, 学生的学习由被动转为主动, 互联网浩瀚的知识吸引着学生不断探索, 而知识的不断更新使临床带教过程更为活跃, 无论对教师还是学生, 书本将不再是获得信息的唯一手段。现今在临床带教过程中时常出现的学生通过最新的知识进展将老师问倒的情况, 这种现象是令人喜悦的, 而这种良性循环将更有利于医学带教的进步。笔者通过多年亲身带教经历, 并做了问卷调查, 反馈比较了传统板书带教和渗透医学信息学带教, 初步统计结果显示医学信息学带教学生给出好评的频数更高, 可见医学信息学带教方式更受学生欢迎;同时通过最后实际病例分析考核学生, 结果同样显示医学信息学带教方式的学生给出答案更齐全, 思维更开阔。
目前国外常用的医学专业搜索引擎包括:Health Gate (www.healthgate.com) 、Medical World Search (www.mw search.com) 等, 常用的医学专业数据库包括MEDLINE、SIENCEDIRECT等。而国内相关的信息来源也开始健全和发展。医学生既可以直接进入以上数据库的网址查询, 也可以选定主题后通过Google 、Achoo、搜狐、雅虎等搜索引擎进行搜索。网上的资源十分丰富, 既有经典的理论, 又有最新的研究发现。而且, 学生还可以将自己的问题通过电子邮件或者BBS发送给全世界的学者求助。
3教师指导医学生进行生物医学信息学学习和应用
那么, 是否医学生可以通过自学搜索各种信息后带教老师的角色就会弱化呢?或者说有了网络和书本上更好的老师以后, 真实环境中的老师就可以不要了呢?当然不是这样的。带教老师永远是学生在探索真理道路上前行的指导者和观察者。
首先, 许多医学知识来源于实践, 还是得通过带教老师之口传授给学生。尽管电子信息能提供每种疾病的临床表现以及治疗原则, 但它并不会立即教会医学生治疗实习过程中遇到的每一个患者。老师在带教过程中不断向学生们提出问题, 引导他们进行临床思维, 逐渐使其不断加深对疾病的认识进而达到教学目标。同时, 许多临床操作得通过老师手把手的传授才能让学生们逐渐掌握。当然, 在进行实习操作之前, 医学生可以首先通过搜索有关的生物医学信息来打好理论基础, 如此才能达到事半功倍的效果。另外, 老师在长期的医疗生涯中积累了大量的医疗和带教的经验, 这些知识也只有通过讲课得以让学生获悉。
其次, 没有老师的帮助, 学生们尚难以熟练掌握生物医学信息学的研究方法。许多实习生刚进入临床实习, 会有一个不适应的阶段:每天云里雾里, 不知道自己在干什么, 不知道研究的主题是什么, 离开老师的指点后脑子就一片空白。这个时候, 带教老师应该提供给他们一些主题词或者说是关键词, 引导他们进行信息的搜索和利用。有了关键词以后, 并不意味着就能找到有关的正确信息。例如互联网上的信息浩瀚如烟海, 其中夹杂了许多不可信甚至错误的信息。老师只有培养学生练就一双辨伪存真的“火眼金睛”, 才能在最短的时间内获得最准确的信息, 做到信息为我所用, 而不是我为信息所累。
再次, 老师自己应掌握好生物医学信息学, 更好地为学生服务。应该说, 医学院校的附属医院和教学医院的带教老师素质是比较高的, 他们在从事医疗、科研和教学的过程中已经掌握了一定的利用生物医学信息的能力。但是, 现在的医学实在是发展得太快, 如果不能接受各种信息及时更新自己的知识, 因循守旧的老师会给学生带来困惑和迷惘, 甚至丧失学生的信任。因此, 老师在指导学生了解生物医学信息之前, 一定要自己首先对所传教的该领域了若指掌。其中不仅包括该领域的系统知识, 还应该包括其最新进展以及将来的发展趋势, 了解最新进展和发展趋势的捷径最好是查阅最新相关的综述和循证医学文章。这样, 当学生就搜索过来的信息进行提问时, 老师才能帮他进行知识的整合和提升。这里值得一提的是循证医学的概念, 循证医学是以解决临床问题作为出发点, 提出一整套的发现问题、寻找并评价证据、综合分析并正确地应用结果以指导疾病的诊断、治疗和预后的理论和方法。因此在教学过程中应适当引入循证医学的思维和内容, 有利于更好地培养医学生科学的临床学习方法。
随着现代教育观念的更新以及数字信息技术的发展, 医学教师必须掌握更多生物医学信息, 从而提高医学生实习带教的质量。
关键词：生物医学,信息学,教学
参考文献
[1]王乘龙, 冯永, 梅凌云, 等.浅谈现代医学生的教与学 (J) .中国耳鼻咽喉颅底外科杂志, 2005, 11 (6) :444-445.
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医学信息学研究 篇7
1 成像设备及PACS的发展催生了医学影像信息学
当今应用较广的数字化影像设备如CT、MRI、DSA、PET等在20世纪80年代已基本稳定使用,进入21世纪以来更取得快速的发展。与这一情况相对应的是,计算机技术、网络通讯技术、数字存储技术、数据库技术、图像显示及处理技术也取得长足进步。于是医学影像学(Medical Imaging,MI)与信息技术(Information Technology,IT)的良性互动局面形成了。换言之,MI的需求促进了IT的发展;IT技术的进步又推动了MI的发展。医学图像存储和通讯系统(PACS)是在MI与IT“双轮驱动”下形成良性互动的结晶。
自1979年Heinz U·Lemke首次提出“数字影像通讯”的概念后,M·Paul Capp等先后发表了相关研究成果。1982年1月在美国加州召开的第一届国际PACS研讨会上,正式定义了PACS这一术语,并且明确了许多有关的技术概念。1990年10月,我国著名的生物医学工程专家庄天戈教授首次将有关的技术概念在南京召开的第11届生物医学电子交流年会上进行报告。今天,PACS经历了探索、融合、规范、优化等阶段,历时30年的实践,促进了今天医学影像信息学的形成与发展。
2008年,“中国人民共和国国家标准”(GB/T13745-92)学科分类与代码中,增补“医学信息”(代码为310.6150)[2]。
2 关于“医学影像信息学”的定义与内涵
关于医学影像信息学的明确定义,至今尚未形成权威性的统一意见,见诸文献中述及的定义多达50余种。笔者管见,下述两种归纳较为贴切。
(1)Nancy Knight认为:“医学影像信息学”是“任何与图像获取、图像处理、图像传输、图像释读及报告、图像存储及检索链有关的技术”[3]。
(2)Andriole认为“医学影像信息学”涉及的影像链包含:医学影像的形成、图像获取、图像通信、图像管理、图像存档、图像处理、图像分析、图像显示(可视化)和影像释读[4,5]。
从上述定义及有关内容的界定来看,医学影像信息学已将医学成像、医学图像处理和PACS加以集成。在集成过程中,使各环节都得以优化,而并非是各工序简单的叠加。其目的在于:使图像数据以最快捷和最有效的方式传送到相应的站点,并使获得的原始图像数据得以最大限度地“增值”。使之成为有效的诊断信息,从而得以更快捷更准确地释读影像[6]。
3 医学影像信息学与医学影像学发展的关系
我国著名医学影像学家、中国工程院刘玉清院士在中华医学会医学工程分会影像工程学组成立会上所作的主题报告中谈及我国医学影像学现状时曾指出:“医学影像专业人员素质亟待提高”[7]。2007年RSNA第93届年会开幕式上,主旨报告的讲演者Paul J.Chang和James P.Borgstede就影像数字化给学科发展带来的影响进行了现状评价和前景预测。两位讲演者均强调数字化给影像学带来了发展的机遇,同时对影像学医师提出了新的要求,以适应新的从业环境。医学影像信息学的登堂入室,是我影像人员专业素质提高的一个重要切入点。医学影像信息学要求专业人员了解更多与影像学密切相关的IT知识。从笔者介入大型医院全院性PACS构建长达7年的实践证明,如果影像专业人员的知识结构具有较高的IT水平,并自始至终参与本院PACS的建设,甚至从规划、流程设计、方案实施乃至日常运行的监管,则十分有利于影像信息链中所有环节的优化。特别是在参与对国(境)外软件的应用性二次开发中,影像专业人员所起的作用甚至是无法取代的。
3.1 工作效率提高
对于影像学诊断医师而言,具有相关IT知识者其工作效率会有明显的提升。文献报道,在对已建PACS的影像学科医师工作质量的调查结果发现:参与PACS建设的影像学医师其工作效率的提高可达25%~100%。
3.2 医学影像信息学与影像技术学及技师的关系
(1)传统放射学时代放射技术尚未形成完整的知识体系,仅凭经验、直觉或“学来的方法”作为实践的基础。今天,医学影像技术学已整合了其它新兴学科的知识而形成一门完整的独立学科。随着成像设备的长足进步,以CT为例,在一次扫描的短时间内获取的大量信息,并未被充分利用。换言之,在“数据-信息-知识-应用”这个认知链中存在着瓶颈。因此,根据医学影像信息学的观点,影像技术学的新内涵应为:“将图像中蕴含的信息,转换成更易被理解的形式及更广泛的共享及协同运作”,其要件为:(1)图像显示的解剖学形态及病理变化更直观、更形象;(2)能够利用网络/网格技术在PACS上作更广泛的共享及互动。近年成为国内外热点课题的医学影像智能化处理是克服认知链瓶颈的重要战略步骤。影像学技师应积极参与图像处理的实际操作。
(2)图像经采集模块进入PACS,即作为系统图像循环的起始点。其所含的信息量就固定不变,尽管在系统内对图像可以进行各种不同方法的后处理,但只能在一定程度上改善其显示效果,而不能从根本上提高图像质量。据此,担任图像采集工作的技师其知识水平及操作技能对于优质图像的获取是十分重要的。
(3)由于目前我国影像科室尚无医学物理师这一专业人员的职称及相应的专业训练,因此常由资深的技师担负影像科的质量管理工作。根据医学影像信息学对这一层面技师的要求必须具有相应的IT知识及技能。以日常应用的专业显示器为例,必须有专门的影像学技师执行专业显示器在医疗环境下的运行质量控制,以确保影像阅读质量。
4 影像学专业人士与相邻学科间的合作
由于医学影像数据量的剧增而引起信息超载,因此影像数据的有效表达就成为一个突出的问题。换言之,通过影像数据简约化(summarization)的技术手段,减轻通信压力及影像释读时医生的负担成为一个新课题[8]。医学影像信息学肩负的使命是与IT专业人员合作,解决自动选择关键图像并添加文本注释和标记(key image note,KIN)。此外,由于数据库的不断扩展,提高检索效率也成为亟需解决的问题。解决的途径为:建立基于内容的图像检索(content-based retrival)。配合循证医学,医学影像信息学还需纳入以特征提取为主要技术的循证影像(evidence-based imaging),这一新的技术概念的确立及实施尚需相邻学科专业人士的努力,在浩如瀚海的医学图像数据中,结合数据文本及图像,通过“数据挖掘”(data mining)实施“知识发现”(knowledge discovery),为循证医学提供证据。
5 结语
回溯至上一世纪60年代,在上海召开的“全国放射学1963年学术年会”上,笔者曾亲自聆听我国放射学的主要奠基人谢志光教授预言:“放射学必将经历比伦琴发现X线更辉煌的时代”。今天,医学影像学中多种成像技术的蓬勃发展,医学影像信息学这门新学科的形成,可以断言,谢老的预言已经实现。2007年RSNA第93届年会的主题为:“Connecting Radiology”。医学影像信息学与其他新兴学科相同,具有跨学科、跨领域的特性。学科对加强与临床学科及影像学专业人士之间的密切结合,以及学科对数字化进程的积极推进作用均是毋庸置疑的。此外,医学影像信息学作为医学影像学与当今科技发展主流技术高度融合的产物,其在优化影像科作业流程中的作用,将在提高质量、缩短时间及降低成本中得以集中体现。
近年来,我国影像学界专业人士与国际交往日益加强。对医学影像信息学的加深理解与付诸实践无疑是融入国际医学影像学知识体系的必由之途。切望我学界人士在医学影像信息学的导向下迎接医学影像学发展的新挑战,进而创造出具有我国特色的医学影像学科。
参考文献
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[2]彭明辰.临床医学工程学科建设之我见[J].中国医疗设备,2009,24(1):1-2.
[3]Nancy Knight.Looking for Imaging Informatics:The Challenge to Create a New Literature[N/OL].http://www.siimweb.org/index.cfmeid=1146.
[4]Andriole K P.An Introduction to Radiological Informatics[N].Business Briefing:Future Directions in Imaging.2006.
[5]Kuhkowski C,Ammenweth E,et al.Medical Imaging Informatics and Medical Informatics Oportunities and Costraints Findings From the IMIA Yearbook of Medical Informatics[J].Methods inf Med,2002(41):183-189.
[6]J Raymond Geis.Medical Imaging Informatics:How to Improve Radiology Practice Today[J].Digital Imaging,2007(20):99-104.
[7]李坤成,中华医学会医学工程分会影像分会影像工程组学科发展研讨会会议纪要[J].中华放射学杂志,2005,39(5):551-552.
医学信息学研究 篇8
和余细勇教授对话, 他在介绍自己的学术研究内容时不时出现的“干细胞”、“细胞因子”、“靶细胞”、“基因组学”等等的词汇, 标示着他的研究领域的“高端性”和“基础性”。在采访中, 他用一句话概括了转化医学的研究价值:“今天在基础领域的艰辛努力, 是为了明天临床医学的更好发展。”
没有基础研究的发展, 就没有临床诊疗技术的进步
采访前据记者了解, 转化医学的概念, 是在2003年由美国的EA.Zerhouni提出的。
在采访时, 余细勇教授首先介绍说:“转化医学是应对现在医学研究日趋复杂化和基础临床严重脱离所提出的一种研究新策略, 是医学研究的一个分支, 试图在基础研究与临床医疗之间建立更直接的联系;它在健康产业中的重要性不断提升, 而它的精确定义也在不断变化。在药物的研发过程中, 转化医学的典型含义是将基础研究的成果转化成为患者提供的真正治疗手段, 强调的是从实验室到病床旁的联接, 这通常被称为‘从实验台到病床旁’的定义;而心血管转化医学当前主要集中在心血管发病机理、疾病的预警预测、疾病防治的规范、合理有效的防治、新药物、新技术的开发和应用等方面。如肾素-血管紧张素系统的作用和药物的开发, 炎症因子的作用机理和药物开发, 脂代谢调节和血栓形成机理及其药物研发, 心血管分子影像和介入技术应用等等。事实上心血管转化医学一直在进行, 长期在实践。因为心血管基础研究离不开实践的需要和验证, 心血管临床的发展亦离不开基础研究的进步。现在我们不是不转化, 而是转化速度太慢, 效率太低, 原因是多方面的, 我认为临床医生的责任更大。”
余细勇教授认为:“开展转化医学研究的一个误区是贬低基础研究, 这是一个不好的思潮。可以说, 没有基础研究的发展, 就没有临床诊疗技术的进步!我们不能简单地要求每一项基础研究的成果都必须立即应用于临床, 那是鼠目寸光!”说到这里, 余细勇教授有些激动, “长此下去, 必将削弱基础研究的根基, 严重滞后学科的发展, 严重影响创新性科研体制和创新型国家的建设。另一方面, 作为基础研究工作者进行科研选题时, 必须从临床需要出发, 着手解决临床难点问题。因此, 良好的医学临床和基础研究的协同攻关, 将会大大加快医学发展的步伐。”
干细胞治疗起步较早, 但进展相对缓慢
采访前记者注意到, 在目前, 对于心血管病干细胞治疗的得失取舍, 医学界存在着两种截然不同的观点:一种观点认为随着技术进步, 干细胞治疗的前景非常可观;另一种观点则认为干细胞治疗风险巨大, 开发和应用前景渺茫;也有专家认为, 随着诱导多能干细胞 (i PS) 发明者山中伸弥和发育生物学家约翰·戈登获得2012年的诺贝尔医学与生理学奖, 干细胞研究必将掀起一个新的高潮。那么, 对于干细胞治疗心血管疾病, 余细勇教授有哪些见解?余细勇教授坦陈:“干细胞实际上是存在于人和动物发育某个阶段的一类原始状态的未分化细胞, 除了进行自我更新, 还可以在一定条件下分化成为功能特异的组织类型。由于干细胞的特殊性能, 他们在组织修复和新陈代谢过程中起到非常重要的作用。按照分化潜能, 干细胞分为全能干细胞、多能干细胞和定向干细胞;按发育进程, 分为胚胎干细胞和成体干细胞。i PS则是采用重编程技术将普通体细胞‘初始化’, 形成具有全能干细胞功能的‘人工’干细胞。”
余细勇教授继续说:“全球科学家通过对动物干细胞的研究, 一步步进展到了人类干细胞研究, 并取得了一系列突破, 然后逐步应用到临床治疗领域。目前一些疾病如血液疾病、恶性肿瘤、心血管疾病、免疫性疾病、组织损伤等已经可以通过干细胞技术进行治疗, 国内很多研究院所和医院也取得了一些不错的研究成果, 国家已将干细胞研究列入‘863’和‘973’计划, 建立了国家干细胞工程技术研究中心、细胞产品国家工程研究中心和人类胚胎干细胞国家工程研究中心三大研究机构, 展望未来, 干细胞研究发展将会给更多的疾病带来治疗方法。”
即便如此, 余细勇教授仍然认为:“就心内科领域而言, 心血管干细胞治疗起步较早, 但进展相对缓慢。这与心血管系统的特殊性有关。目前干细胞临床应用最广泛的是造血干细胞移植, 根据干细胞采集部位不同又分为骨髓移植、外周血造血干细胞移植和脐带血造血干细胞移植, 目前大部分来自于骨髓和外周血。脐带血含有大量未成熟的造血干细胞, 具有异体排斥反应小, 再生能力强、副作用小、对供者无影响等优点, 可代替骨髓和外周血干细胞移植。干细胞治疗心血管疾病的种类, 目前多集中于冠心病心肌梗死后的修复与再生治疗。事实上, 采用组织工程技术, 研制替代受损心肌的干细胞补片, 是目前对心肌梗死后期治疗的新策略。心肌补片不仅可以用于修补心肌梗死后的心室局部变薄、先心病的组织缺损, 甚至可补充慢性心力衰竭的心肌细胞丢失。此外, 采用干细胞研制组织工程心脏瓣膜、组织工程人造血管也是干细胞治疗的重要领域。”
近年来, 余细勇教授一直在从事细胞因子调控网络的研究, 因此, 他接下来介绍说:“心血管系统功能调控包括神经和体液调控两大方面。近年来, 随着大量新的体液因子———包括细胞因子———的发现, 心血管系统细胞不仅是这些体液因子的靶细胞, 同时本身也可产生大量不同类型的体液因子, 心血管系统的功能调节面临前所未有的多因素影响。因为人体心脏的正常功能与病理改变主要受神经体液的调节。在众多的调节因素中, 肾上腺素和血管紧张素起着极为重要的作用。慢性心力衰竭时常伴有肾上腺素受体信号转导功能的严重受损和肾素-血管紧张素系统的异常激活, 其决定性机制是心肌重塑。心肌重塑是由一系列复杂的分子和细胞机制导致的心肌结构、功能和表型的变化。这些变化包括这几个方面:一是病理性心肌细胞肥大伴胚胎性基因再表达;二是心肌细胞的凋亡与坏死;三是细胞外基质过度沉积或降解增加。引起心肌重塑的主要因素有两类, 即血流动力学和神经内分泌—细胞因子系统。神经内分泌—细胞因子系统的激活对心肌重塑起关键的促发作用, 并且该系统的长期、慢性激活促进心肌重塑造成心功能恶化。对于神经系统, 可发生肾上腺素受体下调及受体的脱偶联, 后者与衰竭心肌内受体活性和基因表达水平增高有关, 可导致受体的磷酸化和失偶联。对于内分泌系统, AngⅡ是刺激心肌重塑的主要因素之一, AngⅡ与AT1R结合后活化多条信号通路, 其中磷脂酶C、蛋白激酶C、血清反应元件、钙离子 (Ca2+) 均起着关键作用。对于细胞因子, 促炎因子 (如巨噬细胞移动抑制因子, MIF) 是细胞因子网络中的始动因素, 调控免疫系统的重要功能, 在感染、炎症、细胞分化、组织重塑甚至细胞死亡过程中起着重要的作用。”
余细勇教授进一步介绍说:“我们的课题组历时20多年, 结合临床观察和体外实验, 采用临床药理学、分子生物学、分子病理学、细胞生物学和循证医学等方法, 开展整体、细胞、分子水平的多层次整合研究, 初步揭示了慢性心衰的的分子调控机制, 提出并形成了一个‘应激—炎症—重构’三位一体的心衰调控新理论。在此理论指导下, 通过数万例的大规模临床研究, 深入挖掘了促炎因子与交感神经系统和血管紧张素醛固酮系统两条信号通路的交互作用靶点和生物标志物, 为慢性心衰的临床防治提供了分子预警与个体化治疗的新途径, 目前这一研究课题还将继续深入下去。”
今天的基础研究, 明天的临床医学
在采访中, 我们的话题还触及了不久前在广州召开的“第十一届ISHR学术大会”。在那次主题为“今天的基础研究, 明天的临床医学”的世界性学术大会上, 余细勇教授出任大会执行主席, 承担了邀请专家、会务组织等大量的繁重的会务工作。
对于国际心脏研究会 (ISHR) 这个国际性学术组织, 余细勇教授介绍说:“国际心脏研究会 (ISHR) 成立于1968年, 现有澳大利亚、中国、欧洲、北美、日本、印度、拉丁美洲7个分会。经1989年ISHR第十三届世界大会批准, ISHR中国分会于1991年在承德成立。中国分会是在中国病理生理学会心血管专业委员会的基础上发展起来的, 经中国科协批准, 中国病理生理学会心血管分会以团体会员的身份加入国际组织, 现有会员500余人, 除从事心血管病理生理学研究的人员外, 还广泛吸收从事心血管生理、药理、病理、生化、细胞与分子生物学等基础研究工作者以及临床医生参加。中国分会创办之初, 全国人大副委员长韩启德院士等老一辈心血管科学家倾注了极大地热情与精力, 韩启德院士连续三届担任ISHR中国分会的主席, 至今仍担任着名誉主席职务。早在加盟国际组织之时, 韩院士就提出:中国的病理生理学研究必须走基础与临床相结合的道路, ISHR中国分会应大力发展临床会员, 这一思想, 与我们今天提倡的‘转化医学’研究不谋而合。”
谈及“第十一届ISHR学术大会”, 余细勇教授简要介绍说:“2012年的国际心脏研究会中国学术大会在广州召开, 会议由广东省人民医院/广东省医学科学院承办。至2011年4月份, 中国病理生理学会受体专业委员会决定加盟, 在广州同时召开受体与信号转导学术会议, 至此初步确定了会议的规模、名称等事项, 并确定会议的主旨为:‘今天的基础研究, 明天的临床医学’。”
余细勇教授接着介绍说:“正是基于上述指导思想和传承创新的理念, 那次大会特别设置了2个临床研究论坛和4个临床卫星会议。此外, 还特别设置了科研基金与科研方法专题论坛、主编对话论坛等, 目的是为了促进年轻学者更好地掌握科研基本功, 更快地从临床研究中吸取营养。那次大会还有一个亮点, 督促并鼓励所有论文投稿者均参与Poster论文交流。事实上, Poster论文交流是国际会议最主要的论文交流形式之一, 国外许多大牌教授都将Poster交流视为难得的展示学术团队水平的一个重要窗口。为与国际接轨, 本次大会决定加大奖励力度, 每天由专家评出10位最佳Poster奖, 3天共设立Poster奖项30名。”
此外据记者了解, 余细勇教授早在20世纪90年代早期, 即对临床药代动力学的三大前沿课题 (活性代谢物、药物对映体、药代-药效学结合研究) 进行攻关, 开展以b阻滞剂为代表的药物活性代谢产物的药动学及其个体差异和种族差异关系的研究, 先后研究了人体普萘洛尔的药代———药效学相关性, 普萘洛尔、阿替洛尔和卡维洛尔等药物对映体的立体选择性差异。20世纪90年代中期以后, 确立分子临床药理学和分子心血管病学研究方向, 重点开展基因治疗与细胞治疗研究 (包括转基因治疗冠心病心肌缺血以及干细胞移植修复心肌损伤) , 以及细胞因子调控网络的研究 (包括b肾上腺素受体基因表达及其信号转导与心功能的调节、巨噬细胞移动抑制因子MIF在动脉粥样硬化与急性冠脉综合症发生发展中的作用, 探寻药物治疗的新靶点) ;并取得了诸多令业内瞩目的成就。
回顾起自己的学术研究历程, 余细勇教授感慨地说:“早在1991年, 分子生物学刚在国内兴起, 引入医学研究领域的应用也刚刚起步, 我们便结合心内科的实际情况, 提出在广东省心血管病研究所内开展‘分子心血管病学’研究, 得到了当时任职副所长 (主管科研) 的林曙光教授的大力支持。回想20多年的研究历程, 虽然饱含酸甜苦辣, 但也收获颇丰……”
余细勇教授扳着手指头如数家珍:“如今, 我们的分子心血管病研究团队发展至今已有专职科研人员25人, 其中研究系列13人, 技术系列12人, 并已形成了一条清晰的研究主线:以微环境为切入点, 从3个方面研究微环境与心血管疾病的关系, 探索分子预警与分子治疗的新途径:一是微环境与干细胞心肌发育与定向分化的关系;二是微环境与心血管炎症应激的关系;三是微环境与药物基因组学的调控关系。”
余细勇教授最后说:“我们相信, 只要脚踏实地, 孜孜不倦, 一定能耕耘出一片新天地!”
专家简介
医学信息学研究 篇9
代谢组学是20世纪90年代中期由英国学者Nicholson等[1]基于磁共振分析的基础上提出并发展起来的学科,是研究生物体系在受到内在和外在因素刺激时产生内源性代谢变化的一门科学。代谢组学在短短几年内取得了迅速发展,每年发表的相关科学文献和综述的数量都在不断增加,而目前国内应用代谢组学进行动物医学的研究仍处于初级阶段。
与其他“组学”相比,代谢组学更加直接地表现了生命的代谢过程。研究对象通常是相对分子质量小于1 000 Kd的内源性小分子,反映的是外界刺激或遗传修饰的细胞或组织的代谢应答变化[2]。由于代谢物处于生物系统生化活动调控的末端,包含着反映生理表型的直接而全面的生物标记物信息,因此,代谢组学技术日益成为整体性研究生命体系功能变化的非常有力的分析手段[3,4,5]。
根据研究的对象和目的的不同,Fiehn等[6]将代谢组学分为4个层次,即:①代谢物靶标分析(metabolite target analysis):对某个或某几个特定组分的分析;②代谢轮廓(谱)分析(metabolite profiling analysis):对少数所预设的一些代谢产物的定量分析;③代谢组学(metabonomics):对限定条件下的特定生物样品中所有代谢组分的定性和定量;④代谢指纹分析(metabol i te fingerprinting analysis):不分离鉴定具体单一组分,而是对样品进行快速分类。
1 代谢组学的研究方法
完整的代谢组学一般包括样品的采集、预处理、数据的采集和数据的分析及解释等流程[7]。其研究平台主要包括分析技术平台和数据分析平台。实际的研究对象不同,样品采集及预处理技术也不尽相同。代谢组学力求分析生物体系(如体液和细胞)中的所有代谢产物,所以整个过程中都强调尽可能地保留和反映总的代谢产物的全面信息。
1.1 分析技术平台
核磁共振(NMR)是代谢组学中最早应用也是最常用的技术[8],目前较常用的有氢谱(1H-NMR)、碳谱(13C-NMR)和磷谱(31P-NMR),其中以1H-NMR更为广泛[9]。应用最广泛、最有效的代谢组学研究技术是气相色谱-质谱(GC-MS)[10,11]和液相色谱-质谱(LC-MS)[12]。前者适宜分析小分子、热稳定、易挥发、能气化的化合物;而后者能分析更高极性、更高相对分子质量及热稳定性差的化合物。而且,大多数情况下不需要对非挥发性代谢物进行化学衍生化处理。
1.2 数据分析平台
通过上述分析技术手段可产生海量的元数据,需要借助于生物信息学平台对所得的数据进行解释分析。一般常采用无监督的主成分分析(PCA)[13]、非线性映射(NLM)[14]、簇类分析(HCA)[15]等和有监督的偏最小二乘法-判别分析(PLS-DA)[16]、人工神经元网络(ANN)[17]分析等数据分析方法。然而近年来支持向量机(SVM)[18]方法已逐渐应用于代谢组学后期数据的判别分析中,其预测精度明显优于传统的PLS-DA方法。
2 代谢组学在动物医学上的应用
2.1 疾病诊断
新陈代谢是生命的基本特征。机体发生病理变化必然会导致代谢产物也发生某种相应的变化。对代谢产物的变化进行数据采集、分析,寻找疾病的生物标记物,有助于临床对疾病的诊断与分型[19]。对这些由疾病引起的代谢产物的变化进行分析,即代谢组学分析,能够帮助人们更好地理解病变过程及机体内物质的代谢途径,有助于发现疾病的生物标记物及辅助诊断疾病。
Mayr等[20]联合应用蛋白质组学和代谢组学技术研究小鼠动脉平滑肌,通过两种技术手段将细胞蛋白质变化和其功能改变联系起来,多角度地揭示了动脉粥样硬化的形成机制。赵剑宇等[21]研究关木通染毒后大鼠尿液的代谢表型改变及其与组织病理和尿液、血浆生化指标的相关性。结果发现大鼠肾脏出现不同程度的炎症坏死,尿样中氧化三甲胺、枸橼酸、牛磺酸、肌酐、甜菜碱等代谢物均有不同程度的下降,而醋酸、丙氨酸则显著上升。PCA表明,给药组与对照组的代谢谱有明显差异,可以被区分。而造成组间差异的主要影响因素是醋酸和氧化三甲胺的变化,这些代谢物的变化说明动物尿液代谢组学分析能够较好地反映关木通的肾毒性特征。随着现代分析手段和计算机技术的迅速发展,代谢组学必将在动物疾病诊断领域发挥更大的作用。除在疾病诊断中发挥作用外,代谢组学技术也已经被用于机体健康状况的评价,特别是营养水平对健康的影响[22]。
2.2药物的毒性评价
Nicholson研究小组利用基于NMR的代谢组学技术在药物的毒性评价方面做了大量颇具成效的工作。其工作涵盖分析平台的建立、方法的重现性、基因改变及相应代谢响应的特性研究、相应化学计量学方法等。Nicholson教授等[23]最早将NMR与模式识别技术结合检测代谢表型中的动态变化,并应用于药物毒理标示物的研究。
Kleno等[24]通过大鼠肝给药,使用'H-NMR技术测定给药后48 h内内源性代谢物的变化,得出单剂量的肼引起的变化与糖代谢和脂代谢密切相关的结论并找出了生物标记物,从而研究了肼毒性与糖代谢和脂代谢的关系。Elaine Holmes等[25]研究了以NMR为基础的代谢组学技术在神经毒性研究中的应用,通过高分辨率的NMR技术对血浆、脑脊液和尿液产生的可解释的代谢指纹分析,发现与病理状态存在潜在的关系。这项技术已成功地应用于神经退行性疾病的临床研究,如亨廷顿氏病、肌肉萎缩症和小脑性共济失调。这种技术的扩展,魔角旋转1H-NMR光谱,可用于产生代谢信息。Mortishire-smith等[26]研究脂肪酸代谢与毒性关系:给大鼠服用肝毒性化合物并用多元统计分析处理尿液NMR数据,分辨给药组和空白组代谢物组的区别,并进一步确定这种区别来源于三羧酸循环中间体的损耗及尿液中链状二羧酸的出现。Holmes等[27]以肼作为肝毒性模型药物,以氯化汞作为肾毒性模型药物,采用SD和Wistar两种品系大鼠为试验动物,用代谢组学方法同时比较种系间代谢物组差异和毒性对代谢物模式的影响,通过大鼠尿液代谢物组数据的前3个主要成分对各组大鼠进行分类,98%的测试样本得到了正确的分类。Robertson等[28]采用四氯化碳和α-萘基异硫氰酸盐作为肝毒性建模药物,2-溴乙胺和4-氨基酚作为肾毒性药物进行了类似研究,用PCA处理结果表明代谢物组方法可以方便地区分毒性的发生和逆转。通过代谢组学进行毒价评价可以帮助人们更好地了解生物系统对环境和遗传因素变化的反应。从而对动物的健康做出正确评价,有助于动物医学事业的发展。
2.3 在兽药检测中的研究应用
随着兽药在畜牧生产中的广泛应用以及人们对肉、奶、蛋安全的要求,对兽药的分析技术的需求也更加迫切并取得较大的发展。雷红涛等[29]用甲硝唑与琥珀酸酐反应,合成半抗原甲硝唑半琥珀酸酯,用1H-NMR等方法进行鉴定。结果成功合成全抗原,为进一步制备甲硝唑抗体从而治疗鸡、火鸡组织滴虫病、牛毛滴虫等病奠定了基础。彭莉等[30]利用气相色谱法测定牛奶中的氯霉素残留,结果表明,回收率、批间变异系数、检测限和定量限均达到了欧盟的规定要求,适合牛奶中氯霉素的残留分析。田苗等[31]利用GC-MS检测技术,建立了猪组织(肉组织、肝脏和肾脏)中10种β-兴奋剂类兽药残留量的检测方法,结果显示,10种β-兴奋剂类兽药的检出限、回收率和精密度等技术指标能满足国内外对β-兴奋剂类兽药残留量的检测要求。孙雷等[32]建立了猪肉组织中7种氟喹诺酮类药物残留检测的高效液相色谱-串联质谱方法,分析结果表明,该方法特异性强、回收率高、变异系数小、检测限和定量限低。
通过代谢组学研究可以在兽药的新药遴选、药物毒性评价、不良反应监测方面提供一定的向导性,对动物的健康起到了举足轻重的作用。
3 结论
代谢组学技术可以应用于生命系统的多项研究中,尤其在诊断动物疾病中的应用对人类社会的发展起到了不可或缺的作用。但在广泛应用的同时也存在很多问题,如分析技术有限,不能应用于全部代谢物,仪器昂贵对操作技术要求较高,尚无有效的数据分析手段将所得到的全部信息进行分析和解释,数据库很不完善。另外如何把代谢组学数据和转录组学、蛋白质组学、遗传学、酶学、代谢途径和表现型分析的数据整合在一起,并给出生物学功能的解释将是最大的挑战。
4 展望