UK Biobank 作为一个公开数据库正在以其巨大的数据挖掘潜力，不断受到中国研究者甚至企业的追捧，Tier3 10w的申请费用已渐渐成为最低的门槛。

其横跨临床、影像、基因的数据存储、解析、分析，以及和其他国家数据库的联合验证是个人研究者以及研究机构和企业的研究利器。

我们在过去2年中一直关注 UK Biobank 中国团队的申请情况。经统计，目前共有来自 161 家医院、高校、实验室、公司的 430 个团队成功申请 UK Biobank 数据库。而近期，我们发现乃至字节跳动这类的超级企业也加入了对UK Biobank的研究中。

本篇文章木攸目分享在2023.10 & 2023.11 成功获批的 41 个中国团队的研究项目，如果有你所感兴趣的项目，可以尝试联系 PI申请加入其团队。

同时，对UKB 申请团队感兴趣的研究者可以通过木攸目官方公众号，发送关键词UKB申请 ，即可获得在木攸目官网查阅的相关资料。

本期新申请的团队列表如下

申请机构: 复旦大学

• 申请 ID: 106309
• 申请 PI: Dr Xiu Hong Yang
• 申请项目名称: 慢性肾脏疾病患者每日步数和强度与心血管事件、卒中和死亡率的关系

项目概要

慢性肾病（CKD）患者发生心血管事件的风险显着较高，生活方式干预对于预防心血管并发症和肾病进展非常重要。 与其他体育锻炼相比，日常步行或步行是简单易行的。 本研究旨在利用英国生物银行队列的前瞻性研究数据，探索减少心血管疾病 (CVD) 并发症并延缓肾功能不全进展的适当日常步骤。 主要结局是 CKD 患者的 CVD 事件、卒中、心血管特异性死亡率和全因死亡率的发生率。 次要结局是肾脏硬终点（肌酐倍增、终末期肾衰竭、透析或移植）的发生，还包括估计肾小球滤过率（eGFR）和蛋白尿的变化。这些结果将有助于发展 未来 CKD 患者运动指南的制定。

申请机构: 中山大学孙逸仙纪念医院

• 申请 ID: 129608
• 申请 PI: Professor Yuexin Cai
• 申请项目名称: 耳鸣、听力和视力丧失患者认知功能的危险因素及中枢机制。

项目概要

耳鸣、视力丧失、听力丧失已成为影响人类生活的严重疾病。 视力丧失和听力丧失是人类最重要的传感器损伤，并且在认知障碍患者中很常见。 据报道，听力损失和视力损失与认知能力相似，都是由神经退行性疾病引起的，并受到一系列风险因素的影响。 本研究的目的是通过分析英国生物银行的听力数据，探讨耳鸣、视力丧失和听力丧失的危险因素，并探索解释与听力和视力障碍相关的皮质变化与认知能力下降之间关系的潜在机制。 -相关测试、眼睛测量、遗传学、生物样本、成像、生活方式和认知能力。 采用Cox比例风险模型计算风险系数，并计算相应的回归曲线和回归方程。 全基因组关联研究 (GWAS) 已针对年龄、性别、种族、经济状况和基于体重指数的遗传风险等混杂因素进行了调整，以对变异进行新的表型鉴定。 GWAS 的目标是识别新的遗传位点和个体之间危险因素水平的变化，并寻找临床事件风险和亚临床疾病指标。 这种方法的基本原理是，基础研究已证实疾病的发作可以追溯到基因水平，其中基因型决定了中间表型差异，这些差异涵盖了疾病暴露因素的中间表征。 研究基因型与疾病之间的关联可以模拟暴露因素与疾病之间的关联。 此外，通过脑部MRI分析来分析个体的认知行为能力，以探索视觉和听力损失如何改变与认知功能相关的神经通路。 此外，我们将利用年龄、性别和种族分层来评估这些混杂因素的影响。 通过这项研究，我们希望找出耳鸣、视力丧失、听力丧失和认知能力下降的危险因素，并探讨潜在的机制来解释与听力障碍和认知能力下降相关的皮质变化之间的关系，以及皮质与听力障碍之间的关系。 与视力障碍和认知能力下降相关的变化，以便在现有治疗的基础上加强早期控制和早期预防，以达到未来耳鸣、视力和听力下降的早期预防。

申请机构: 北京大学第三医院

• 申请 ID: 106707
• 申请 PI: Professor Nan Li
• 申请项目名称: 环境、生活方式和遗传因素对慢性病的影响。

项目概要

慢性病是全世界疾病负担的主要原因。 近年来，更多的研究通过队列研究等流行病学方法和孟德尔随机化等因果推理方法探讨疾病与影响因素的关联。 慢性病的早期干预可以有效改善预后、减轻负担。 因此，该项目计划阐明慢性疾病（高血压、中风、冠心病、糖尿病、痴呆、阿尔茨海默病、帕金森病、精神分裂症、抑郁症、慢性阻塞性肺病、癌症等）与候选风险之间的因果关系 因素，包括人口和社会学特征（性别、教育等）、生活方式（体力活动、饮食、吸烟等）、生物标志物（脂质和脂蛋白、性激素等）以及遗传学（SNP 等）。 我们的团队专注于统计方法在医学研究中的应用。 因此，在这个项目中，我们计划应用数据驱动的策略。 本研究将使用一些适当的统计方法来帮助我们发现上述因素与慢性疾病之间的关联或途径。 该项目将涉及约50万受试者，历时3年。 我们希望为检测新的风险生物标志物、从生物标志物到疾病的途径以及疾病的预测提供更有说服力的证据。 该项目预计将提供潜在的生物标志物、适当的统计方法和预测模型，并最终减轻全球慢性病的负担。”

申请机构: 北京大学第三医院

• 申请 ID: 107479
• 申请 PI: Professor Wei Fu
• 申请项目名称: 体育活动对大肠癌发展的影响

项目概要

1. 之前的许多基于人群的研究已经证实了体力活动与结直肠癌风险之间的关系。 然而，特定运动强度的差异效应尚未得到足够的重视。
2. 体力活动已被证明会影响与结直肠癌发生相关的多种生物学机制。 这些机制包括激素水平、免疫功能、胰岛素敏感性、肠道微生物群组成、炎症和氧化应激的变化。 通过探索不同运动强度的影响，我们可以深入了解运动影响结直肠癌风险和进展的特定生物学途径。
   公共卫生影响：
   了解不同运动强度对结直肠癌的影响，有助于针对不同风险水平或疾病阶段的个体制定有针对性的干预措施和运动计划，从而最大限度地发挥体力活动在结直肠癌预防和管理中的潜在益处。”

申请机构: 首都医科大学

• 申请 ID: 123008
• 申请 PI: Professor Yu-Xiang Yan
• 申请项目名称: 遗传、代谢和环境危险因素与神经精神障碍的关系

项目概要

目的：本研究旨在确定遗传、环境和代谢因素与亚洲和欧洲中老年人普遍神经精神疾病的发病和预后之间的因果关系。 目的是探讨遗传、代谢和环境危险因素对神经精神疾病的联合影响。
科学合理：神经精神疾病（包括痴呆、帕金森病、精神分裂症、焦虑症和抑郁症）给世界医疗保健系统带来沉重的社会和财政压力。 最近的研究表明，接触空气污染可能会加速阿尔茨海默病 (AD) 和帕金森病 (PD) 等神经退行性疾病的发病。 精神障碍的特点是代谢综合征（血脂异常、腹部肥胖、高血压和高血糖）的风险升高。 然而，这一发现尚未在神经退行性疾病中得到验证。 因此，我们很好奇不利的环境因素是否会放大特定遗传、代谢因素对神经精神疾病出现的影响。
项目持续时间：数据下载后，项目预计需要3年时间。
公共健康影响：我们希望这项研究的结果能够帮助我们对神经精神疾病的潜在机制提供更全面的解释。 然后，根据这项研究的结果，我们将建立更准确的预测模型，制定科学的指南，更好地评估和干预神经精神疾病的危险因素，减轻疾病负担。”

申请机构: 字节跳动有限公司

• 申请 ID: 127304
• 申请 PI: Dr Chi Zhang
• 申请项目名称: 多基因复杂疾病的遗传分析与靶标鉴定

项目概要

字节跳动的团队专注于组学数据引导的药物开发。我们的目标是针对需求未得到满足的疾病领域，开发治疗方法来帮助这些患者。我们计划使用来自英国的丰富的健康记录数据、遗传学数据和血浆蛋白质组学数据 Biobank 并开展以下研究，项目预计持续36个月。

• 大多数对 umet 需求较高的疾病都是多基因常见病。 遗传分析被证明是了解多基因起源的潜在疾病机制的有效方法。 我们将与 UKBB 中的多种疾病相关特征进行遗传关联并识别遗传信号。
• 上述提名基因将通过 UKBB 内的蛋白质组学和健康记录数据进一步解释/验证。 我们还打算使用其他公开的组学数据集并开发知识图谱来增强我们对疾病机制的理解。

申请机构: 首都医科大学

• 申请 ID: 135114
• 申请 PI: Professor Yilong Wang
• 申请项目名称: 基于多元组学的脑小血管病危险因素发病机制探讨

项目概要

脑小血管病(CSVD)是一种涉及大脑小血管的灾难性损伤，但其发病机制尚不清楚。年龄、高血压、糖尿病、高血脂、吸烟、饮酒等是主要风险因素。我们希望找到不同风险因素状态下的多组学数据与脑小血管病状态下的多组学数据之间的共性，以推断风险因素的具体机制。通过对病原机制的分析，有可能开发出缓解或治疗导致或加重CSVD的不同风险因素的潜在药物。这将为治疗和缓解已经或有风险发展CSVD的患者提供新的干预措施。

申请机构: 上海交通大学附属仁济医院

• 申请 ID: 117280
• 申请 PI: Miss Xu Han
• 申请项目名称: 脑小血管病白质内高信号异质性与认知功能下降的关系

项目概要

白质高信号 (WMH) 是用于量化脑小血管疾病 (CSVD) 造成的损伤的磁共振成像 (MRI) 标记物之一。 WMH会导致特定纤维束的断开，导致大脑损伤，破坏大脑白质网络的连接性，从而影响整个大脑网络内的有效沟通，导致认知能力下降。 历史上，一些研究已经根据体积解决了 WMH 的负担，建立了皮层下血管性认知障碍 (SVCI) 患者的 WMH 体积与认知结果之间的某些相关性。 然而，在临床实践中，WMH负担程度与认知功能下降之间的关系并不总是线性的。 这种差异意味着仅依靠 WMH 随时间的体积变化可能无法全面描述其与认知障碍的关联。
因此，在这个为期 36 个月的研究项目中，我们希望利用 UK Biobank 探索更多样化人群中白质高信号 (WMH) 异质性与认知能力下降的关系。
弥散加权 MRI 和灌注加权 MRI 均已被确立为检测微观结构和 CBF 异质变化的有效工具。 在这项研究中，我们假设基于弥散和灌注加权 MRI 的栖息地分析以及结构连接分析可以作为预测 WMH 增长和基线相关认知能力下降的有价值的工具。 此外，我们假设空间栖息地分析将有助于识别正常出现的白质（NAWM）中的区域，通过分析类似的扩散和灌注，这些区域后来发展为 WMH（称为“生长的 WMH”）。 环境。
我们的研究旨在预测 WMH 的增长，并通过进行基于 MRI 的多参数栖息地分析，探讨 WMH 异质性与脑小血管疾病认知能力下降之间的关联。 从而为脑小血管疾病患者的早期干预提供放射学证据，从而减轻全世界痴呆症的负担。”

申请机构: 温州医科大学

• 申请 ID: 129237
• 申请 PI: Dr Chenxi Fu
• 申请项目名称: 认识眼部特征与系统性疾病的关系

项目概要

眼睛不仅是负责视力的复杂器官，也是了解整体健康的潜在窗口。 多年来，研究人员越来越认识到眼部特征与全身性疾病之间的密切联系。 这种交叉为早期疾病检测、监测和理解潜在的病理生理机制开辟了新途径。
越来越多的证据表明，视网膜、角膜和晶状体等眼部特征的改变可以表明各种全身健康状况。 例如，视网膜血管的变化可以提供对心血管健康的了解，眼睛结构的异常可能预示着神经系统疾病。 通过深入研究这些关系，研究人员可以为早期疾病检测、创新治疗以及更全面地了解人体的复杂性做出贡献。 该项目旨在弥合眼科和普通医学之间的差距，最终改善患者护理和整体福祉。
该项目希望探索视力和视网膜图像等眼睛特征与系统性疾病发展之间的关系。 目的：1）寻找眼部特征或疾病与系统性疾病之间的关联，特别是与年龄相关疾病的关联； 2）开发基于视网膜和大脑图像的机器学习预测与年龄相关的疾病的模型； 3）利用基因组学、眼部特征、生活方式信息、环境风险因素等多源数据开发年龄相关疾病的人工智能预测模型。
该项目的研究结果不仅可以促进对眼部疾病的早期发现和改善管理，还可以对系统性疾病，特别是与年龄相关的疾病，如心血管疾病、糖尿病和神经退行性疾病等进行早期发现和改善管理，从而减少疾病患病率和负担，并提高质量 通过及时干预和更好的疾病管理来改善生活。
项目工期：36个月”

申请机构: 上海交通大学医学院

• 申请 ID: 134892
• 申请 PI: Dr Yue Shen
• 申请项目名称: 综合生活方式、遗传易感性和肾功能加速下降的风险。

项目概要

慢性肾病 (CKD) 的特点是肾功能持续丧失超过三个月，影响着总人口的 10% 左右。 整体生活方式行为对肾功能、CKD 相关并发症和肾功能恶化的影响尚不清楚。 阐明肾功能丧失的危险因素及其之间的关联是一个重要的问题。 在本研究中，我们旨在调查生活方式因素、遗传易感性以及生活方式和遗传的协同作用与肾功能加速衰退风险的关系，并探讨代谢物对肾功能的潜在影响。 我们计划使用英国生物银行的队列数据。 CKD患者的肾功能下降率将根据生化指标来确定。 将获取并评估社会经济特征、生化实验室结果、合并症、药物、遗传信息、生活方式行为，如习惯饮食、酒精摄入量、吸烟状况、体力活动和睡眠模式。 我们将研究遗传变异，以确定 CKD 患者的亚组，从而深入了解驱动不同进展趋势的潜在机制。 将分析生活方式、潜在相关基因和分层因素与肾功能下降风险之间的关联。 我们还建议发现一些介导生活方式因素与肾功能快速衰退之间相互作用的潜在生物标志物。 我们希望这个为期三年的项目能够帮助确定 CKD 患者合适的生活方式，识别肾功能快速恶化的危险因素，并提供对于预防肾小球滤过率恶化至关重要的干预措施建议。 我们希望将人类遗传证据和生活方式纳入我们的预防和治疗流程中，有助于减缓肾功能恶化，从而造福更多患者。”

申请机构: 苏州大学第三附属医院

• 申请 ID: 134973
• 申请 PI: Dr Jiule Ding
• 申请项目名称: 环境、临床和遗传因素对慢性肾脏病(CKD)发病率、进展和死亡率的影响

项目概要

慢性肾病（CKD）造成了大部分健康负担。 早期发现和预防对于临床实践和政策制定具有重要意义。 利用遗传和影像数据进行的大规模队列研究为寻找新的生物标志物和建立 CKD 发病率、进展和死亡率的准确预测模型提供了绝佳的机会。 我们研究的目的是：（1）探讨与CKD发病、进展和死亡率相关的环境、临床和遗传危险因素。 （2）量化图像数据，为早期发现疾病提供客观证据。 (3)结合遗传高维数据、环境和临床因素，预测CKD的发病、进展和死亡风险。 （4）从医学影像学角度探讨肥胖、高血压、糖尿病等共同危险因素对肾心脑轴的影响。（5）为预防CKD、改善预后提供科学建议 尽可能减轻患者的健康负担。
该项目工期为三年。 公共卫生影响将确定新的风险因素和病理机制，以实现 CKD 的精准预防并减轻健康负担。”

申请机构: 中国科学技术大学

• 申请 ID: 98327
• 申请 PI: Dr Xueqin Wang
• 申请项目名称: 结合遗传学、功能基因组学、临床和影像学资料，探讨脑部疾病的可能关系

项目概要

基因检测广泛用于诊断由单个基因变化引起的单基因疾病。 然而，许多疾病是多基因的，即它们受到分散在基因组中的大量遗传变异的影响。 多基因风险评分结合了数百或数千个此类风险变体的影响，以确定与个体患特定疾病的风险与人群中其他人相比如何相关的风险评分，并且还可以与环境因素相结合。 多基因风险评分正开始进入临床应用，然而，提高性能、对不同血统的适用性、稳健性、与罕见变异和非遗传因素的整合都是活跃研究的领域。

Seonix Bio 已经开发了原发性开角型青光眼 (POAG) 的多基因风险评分，POAG 是全球不可逆转失明的主要原因，影响 40 岁以上人口的 2-3%。这使得那些风险较高的人能够更快地被识别出来， 因此任何青光眼都可以得到更早的治疗，并可以挽救视力。

Seonix 目前正在开发一套类似的风险评分和其他方法，以了解和预测各种眼部疾病（例如年龄相关性黄斑变性）和非眼部疾病以及复杂特征（例如癌症）。

Seonix 寻求利用英国生物银行数据来发现、改进和进一步验证不同血统的青光眼和其他复杂性状的风险预测算法，并结合其他遗传因素（例如罕见的遗传变异）和其他非遗传风险数据（例如遗传变异）。 临床特征，如年龄、家族史和临床检查数据）。

英国生物银行数据库是一个强大的资源，包含 50 万人的遗传和详细临床信息，从而为我们提供了无与伦比的机会来开发、验证和完善我们的方法。

我们的研究将导致对一系列复杂性状的风险评估方法进行临床验证，并开发风险预测方法。 该项目非常注重临床转化。 我们预计我们开发的产品和服务将通过更好地了解疾病风险、预后和治疗方案来改善患者健康管理。 我们相信该项目产生的出版物将增加有关多基因风险评分的临床验证和实施的文献。”

申请机构: 扬州大学

• 申请 ID: 105187
• 申请 PI: Dr Longfei Du
• 申请项目名称: 运动干预对心理健康问题的有效性

项目概要

根据《2022年世界心理健康报告》，2019年全球约有10亿人存在心理健康问题； 2020年，也就是疫情爆发的一年，全世界患有抑郁症和焦虑症的人数增加了25%。 报告还显示，患有严重心理健康问题的人比一般人群早死亡10至20年。 世界卫生组织报告称，即使在COVID-19之前，全球只有一小部分有需要的人能够获得有效、负担得起和优质的精神卫生保健，71%的精神疾病患者“无法获得或负担得起”治疗 。 大多数心理治疗药物都有副作用。 运动有利于精神疾病尤其是情绪问题的康复。 许多研究表明，每周进行两到三次每次半小时以上的定期运动，例如慢跑和游泳，可以帮助重新平衡大脑中调节情绪的一些神经递质，并有助于改善焦虑和抑郁。 体育运动因其独特的优势、方便、低成本，对人类健康发挥着重要作用。 因此，建立科学高效的运动模式，重塑精神心理健康（如焦虑、抑郁、认知、自闭症、痴呆、压力和自杀意念）具有重要意义。
我们还将重点探索根据现有数据创建的新型运动干预措施在心理健康方面的作用。 例如，我们将在抑郁症模型中开发自己的运动干预措施，然后将其提供给其他英国生物银行研究人员。
由于我们将首先研究个人锻炼，然后再研究它们如何相互作用，因此该项目预计将持续 3 年。 我们拥有一支多学科团队，他们拥有心理学、营养/运动/身体健康、生物学/药学、生物医学工程和数据科学方面的专业知识。 我们可以共同研究心理健康相关问题的发生以及这些问题之间的相互作用。
通过我们对心理健康问题（例如焦虑、抑郁、认知、自闭症、痴呆、压力和自杀意念）预测因素的研究。 公众将更好地了解这些心理健康问题的关键因素，从而能够确定哪些运动因素适用于他们，哪些可以进行修改。”

申请机构: 中国科学技术大学

• 申请 ID: 117331
• 申请 PI: Professor Wei Bao
• 申请项目名称: 可变风险因素和多组学与非传染性疾病和死亡率的独立和联合关联

项目概要

非传染性疾病（NCD）是全世界死亡的主要原因。 高通量技术的最新进展促进了多组学数据的综合分析，以确定参与心脏代谢疾病进展的致病基因和潜在分子机制，这对于识别新的生物标志物、了解疾病病因和治疗疾病至关重要。 进一步促进风险分层。 特别是，代谢组学的发展可以量化个体水平对遗传、生活方式、环境和临床风险因素的生物分子反应，这为破译风险因素和心脏代谢疾病之间的生物学途径提供了重要的见解。 然而，应用多组学技术的大规模流行病学数据仍然稀缺。
英国生物银行拥有大规模人群中个体暴露、遗传学、蛋白质组学、代谢组学和随访结果的综合数据，这为评估可改变的风险因素和多组学对心脏代谢的独立和综合影响提供了独特的机会 疾病。 在本研究中，我们旨在研究可改变的危险因素与心脏代谢疾病和相关死亡率结果的关联，并利用多组学（转录组学、代谢组学、蛋白质组学和基因组学）技术探索其潜在机制。 此外，我们将利用遗传、蛋白质组学和代谢组学数据来识别与心脏代谢疾病相关的表型，识别高危人群，并进一步研究不同风险分层人群中可改变的危险因素与心脏代谢疾病的关联。
该研究项目最初计划为期 3 年，但如果取得有希望的初步结果，可能会延长。 这些发现将有助于了解心脏代谢疾病的病因，确定用于风险预测的新生物标志物和干预目标，并检查这些可改变的风险因素影响健康结果的机制。 总的来说，该项目将为个性化预防和治疗策略的制定提供信息，并为减轻全球心脏代谢疾病负担提供见解。”

申请机构: 复旦大学附属中山医院

• 申请 ID: 133572
• 申请 PI: Professor Lu Hao
• 申请项目名称: 整合泛组学以更好地进行心血管疾病的危险分层

项目概要

我们的研究项目旨在改善我们理解和预测心血管疾病风险的方式，心血管疾病是影响心脏和血管的疾病。 我们希望结合不同类型的信息，例如您的病史、基因组成，甚至您的心脏图像，以更准确地了解您患这些疾病的风险。
我们为什么要这样做呢？ 心血管疾病是世界范围内的一大健康问题，导致大量疾病甚至死亡。 我们现在用来预测谁可能患这些疾病的方法并不总是完美的。 这意味着有些人可能无法及时得到正确的治疗，而另一些人可能会得到他们实际上并不需要的治疗。
我们正在使用一种称为“泛组学”的新方法来查看数据。这意味着我们正在获取大量不同的信息，例如您的基因、您身体的分子如何工作，甚至您的心脏图像， 并将它们放在一起。 通过这样做，我们希望找到更好的方法来了解谁是心血管疾病的高风险人群。
我们的项目会持续一定的时间，期间我们会收集和分析大量的数据。 我们将使用非常擅长在大量信息中寻找模式的计算机程序。 这些模式可以帮助我们理解为什么有些人比其他人更容易出现心脏问题。
但这不仅仅与科学有关。 我们的研究希望对人们的生活产生真正的影响。 通过更好地了解谁可能面临风险，医生可以提供更加个性化的护理。 这可能意味着更早发现问题并帮助人们做出更健康的选择。 它还可以为医疗保健系统节省资金，确保资源用在最需要的地方。
简而言之，我们正在努力让医生更容易地找出谁可能有患心脏和血管问题的风险。 通过使用新方法和大量不同类型的信息，我们希望改善医疗保健并帮助更多的人过上更健康的生活。”

申请机构: 苏州大学第二附属医院

• 申请 ID: 142292
• 申请 PI: Dr Xiang Zhou
• 申请项目名称: 出生体重白细胞端粒长度和冠状动脉疾病

项目概要

大量研究表明，出生体重是先天营养状况的关键指标，与冠状动脉疾病（CAD）的风险呈负相关。 最近的一项孟德尔随机化研究表明，代谢风险因素可能会介导与低出生体重相关的部分 CAD 风险，但大多数潜在机制仍不清楚。 白细胞端粒长度是心血管衰老生物标志物，也与 CAD 风险呈负相关。 一些研究表明，低出生体重可能与较长的端粒长度有关。 然而，一项包含 2000 多名参与者的观察性研究表明，出生体重和端粒长度之间可能不存在相关性。 因此，出生体重与白细胞端粒长度之间的关联仍不确定，并且不确定白细胞端粒长度是否介导低出生体重与CAD之间的关联。 本研究旨在通过前瞻性队列研究探讨白细胞端粒长度在出生体重与冠状动脉疾病关联中的作用。 项目工期为36个月。 我们的研究将帮助临床医生了解白细胞端粒长度在出生体重与冠状动脉疾病之间的关系中的作用。”

申请机构: 河北医科大学

• 申请 ID: 144839
• 申请 PI: Dr Xinyi Xu
• 申请项目名称: 建立轻微认知障碍反转模型

项目概要

本研究旨在探讨老年人认知功能的稳定性和轨迹，并探讨生活方式因素（如休闲活动、饮食和睡眠）和生化标志物（如炎症指数、血糖、血脂水平） 与从轻度认知障碍（MCI）恢复到正常认知功能（NC）有关。
MCI被认为是正常认知衰老和早期痴呆之间的中间状态，是痴呆的病前危险因素。 然而，MCI 的自然进展并不总是线性的。 例如，之前的 MCI 转化研究报告称，相当多的 MCI 病例可以逆转或在很长一段时间内保持稳定。 研究表明，近 24% 的 MCI 患者最终可以恢复正常认知功能 (NC)。 大多数研究都集中在从 MCI 到痴呆的进展上，而相对较少关注从 MCI 到 NC 的逆转。
确定认知恢复的潜在机制或预测因素至关重要，因为它将为痴呆相关认知能力下降提供预后价值，并有助于制定干预计划。 此外，由于存在四种 MCI 亚型（记忆删除 MCI-单域、记忆删除 MCI-多域、非记忆删除 MCI 单域和非记忆删除 MCI-多域），关于从 MCI 恢复含义的文献 CN 仍无定论。 因此，了解MCI向CN逆转的意义对于研究和临床实践都很重要。
项目持续时间：该项目将持续三年左右，包括数据清理、缺失值插补、数据重新编码和数据分析。
公共健康影响：目前，痴呆症是一种全球性疾病，全球每三秒就会出现一例新的痴呆症病例。 痴呆症已成为重要的公共卫生问题之一，给患者及其家庭和全社会带来巨大负担。 因此，确定MCI患者认知恢复的潜在机制和预测因素至关重要，这将为预防痴呆相关认知能力下降提供重要基础。

申请机构: 上海交通大学医学院

• 申请 ID: 98698
• 申请 PI: Dr Yinqiao Dong
• 申请项目名称: 基于多模态数据，探讨老年人生活八要素与水合状态、心脏代谢多发病及其他年龄相关疾病之间的关系

项目概要

目的：本研究拟以老年人（50岁以上）为对象，探讨LE8、水合状态与心脏代谢疾病及其他老年相关疾病（包括心血管疾病、慢性肾病、骨质疏松、认知功能等）之间的关系。 、肌肉减少症和心理健康）。
科学理性：由于寿命延长，全球人口老龄化趋势加剧。 近日，GBD 2019数据发现，缺血性心脏病、中风和糖尿病仍然是全球老年人口死亡的主要原因。 更健康的生活方式，例如戒烟、增加体力活动和均衡饮食（例如多吃水果和蔬菜以及减少盐摄入量）已被广泛认为是减轻疾病负担的关键因素。 此外，适当的水分对于生理功能和健康也至关重要。 英国生物样本库尚未充分研究饮水量低和不健康的生活方式对健康的影响。 因此，探讨低饮水量和不健康的生活方式（基于美国心脏协会提出的“生命8要素”）对心脏代谢疾病和其他与年龄相关的慢性疾病，特别是老年人群的影响至关重要。 可能会影响许多英国人。 现有研究可能受到样本量小、重要混杂因素控制不佳或两者兼而有之的限制。 因此，我们建议研究生命八要素、水合状态与心脏代谢疾病和其他老年相关疾病之间的关联，本研究基于遗传数据、生化标记、药物使用和影像学特征，使用遗传风险评分（GRS） 和深度学习方法进一步揭示潜在机制。
项目持续时间：该项目是博士论文的一部分，预计持续 3 年（36 个月），考虑到数据清理、统计分析、稿件撰写以及将稿件发送到医学期刊并可能进行修改的时间。该项目将延长 如果研究不能按时完成。
公共卫生影响：该研究将为中老年人预防心脏代谢疾病和其他老年相关疾病提供新的方向和流行病学证据。 如果增加饮水量和坚持健康的生活方式有可能降低这些健康结果的风险，那么利用英国生物库进行研究并相应地告知公众就很重要。 告知公众至关重要，特别是因为目前针对脱水和生活方式影响的大样本人群队列研究还不够。”

申请机构: 中南大学湘雅医院

• 申请 ID: 100411
• 申请 PI: Professor Zhixiong Liu
• 申请项目名称: 孕期母体生殖因子暴露与子代发育结局的遗传关系

项目概要

近年来，人们发现后代发育的共同风险和保护因素越来越多，这引发了严重的全球健康问题。 近年来，英国生物银行提供了越来越多前瞻性收集的数据，这为我们探索暴露与感兴趣的疾病之间的内在联系提供了有效的途径。 本研究将调查英国生物银行提供的数据中不同类型的母亲暴露情况，以利用雅芳父母和儿童队列纵向研究的综合数据来量化后代发育可能出现的不良结果的风险。 这些可预防因素的识别为在种群水平上减轻与后代发育缺陷相关的负担提供了机会。 此外，还将对遗传数据、生化标记以及药物使用情况进行分析，以进一步识别风险和保护因素，这可以帮助我们识别易感人群并提前启动预防。 该项目预计将持续36个月。”

申请机构: 香港中文大学

• 申请 ID: 106954
• 申请 PI: Dr Yo Hwan Lim
• 申请项目名称: 初级保健中抑郁症和慢性病管理服务发展的相关危险因素调查

项目概要

该提案旨在获取英国生物银行的数据，以分析按各种慢性疾病分层的抑郁症风险因素和心血管疾病。 最近，我们研究了抑郁症诊断前测量的血压与其事件诊断之间的关系，得出的结论是低血压可能与事件抑郁症相关（Lim 等）。 因此，我们希望通过将现实世界的医疗机构可能使用的抑郁症患者的遗传风险和心血管疾病事件联系起来来扩展我们的知识。 博士期间最多需要36个月。 这些方法将加速与抑郁症相关的数字生物标志物的开发，这是我们研究领域的最新趋势。 数字生物标记是由客观、可量化的生理和行为数据定义的。 由于医疗大数据不断积累并可用于各个领域，包括抑郁症在内的精神疾病可以通过开发具有科学证据的数字生物标记来利用它。”

申请机构: 四川大学华西医院

• 申请 ID: 145772
• 申请 PI: Professor Qiyong Gong
• 申请项目名称: 利用多组学数据集理解正常大脑发育中的机制性基因-环境相互作用及其在神经精神障碍中的潜在变化。

项目概要

大脑的发育是一个复杂的过程，需要从细胞生物学、遗传学、表观遗传学和环境因素层面深入了解正常发育及其引发潜在疾病的偏差模式。 迄今为止，基因-环境相互作用与大脑发育之间的关联在很大程度上仍未得到探索。 在这项研究中，通过利用英国生物银行提供的多组学数据集，我们首先旨在研究与衰老相关的大脑结构和功能的发展，以便提供有关反映正常大脑衰老的潜在机制的深刻见解。 。 其次，我们的目标是探索基因与环境的相互作用及其对人脑结构和功能发育的影响。 第三，我们的目标是根据基因、环境、大脑结构和功能的信息来预测神经精神疾病的发生和发展，这有助于为早期发现发育异常并进行早期干预奠定基础。 我们计划使用英国生物银行的整个数据集 3 年。 这项研究可能会对正常大脑发育和衰老过程以及识别与发育和基因环境相关的神经系统疾病和病症产生重要的见解。 这些知识可以为潜在的干预措施和治疗建议提供信息，以促进健康的大脑老化并改善个人整个生命周期的结果。”

申请机构: 上海市第六人民医院

• 申请 ID: 106931
• 申请 PI: Dr Min Luan
• 申请项目名称: 评估营养、生活方式和遗传易感性与糖尿病、自体免疫性疾病和痴呆风险的关系

项目概要

非传染性疾病是全球主要的健康挑战，对个人、家庭和医疗保健系统产生重大影响。 这些疾病的病因复杂、多因素，其中遗传因素和环境因素都起着重要作用。 据报道，生活方式和饮食摄入量与这些疾病的风险显着相关。 然而，这些关系是否存在因果关系仍然很大程度上未知。 此外，生活方式和遗传倾向之间的相互作用仍然引起人们极大的兴趣。 此外，健康的生活方式或饮食摄入是否（以及多少）可以抵消遗传易感性带来的非传染性疾病的风险仍不清楚。 因此，本研究的主要目的是评估饮食摄入量和生活方式与非传染性疾病的因果关系。 第二个目的是研究生活方式、饮食摄入量和遗传易感性与非传染性疾病的相互作用和联合关联，以及生活方式和饮食摄入量对遗传易感性和每种结果之间关系的中介作用。 这项研究预计将持续36个月。 我们的研究将为饮食摄入和生活方式对非传染性疾病风险的因果影响提供证据。 还将为广大民众相应地提出基于证据的建议。”

申请机构: 浙江大学

• 申请 ID: 109236
• 申请 PI: Dr Zhigang Liu
• 申请项目名称: 免疫介导炎症性疾病发病机制的多组学和流行病学研究

项目概要

该研究项目旨在深入研究免疫介导炎症性疾病（IMID）的相关因素及其对疾病发生、进展和治疗结果的影响。 通过在分子水平上研究各种生物因素，如遗传学、表观遗传学、蛋白质和代谢物，该项目试图揭示 IMID 背后的复杂机制。 此外，该研究旨在了解这些因素如何与环境和生活方式的影响相互作用。 最终目标是改进 IMID 的诊断、治疗和个性化医疗方法。
该项目的科学原理源于这样一个事实：类风湿性关节炎、牛皮癣和炎症性肠病等 IMID 对全世界患者的生活和医疗保健系统具有重大影响。 尽管进行了广泛的研究，我们对这些疾病的确切机制的了解仍然有限。 通过利用先进的多组学技术的力量并将其与英国生物银行的流行病学数据相结合，我们将获得对 IMID 的分子复杂性及其与环境因素相互作用的宝贵见解。
在 36 个月的时间内，我们的目标是确定与 IMID 发生和进展相关的关键分子途径和生物过程，并有可能开发改进的诊断工具和预测生物标志物。 这可以导致 IMID 的早期检测和更个性化的治疗策略，最终改善患者的治疗结果。 此外，通过考虑基因-环境相互作用和可改变的风险因素，该研究可能会发现采取预防措施来减少 IMID 的发生率和负担的机会。”

申请机构: 四川大学

• 申请 ID: 117185
• 申请 PI: Mr Weiqi Li
• 申请项目名称: 衰老相关慢性病的危险因素及发病机制研究

项目概要

目的：探讨衰老相关慢性病的危险因素及发病机制。
科学依据：随着世界人口老龄化，慢性病和残疾状况的负担日益加重，给社会带来巨大挑战。 衰老是与年龄相关的疾病和残疾的最重要的可改变危险因素。 根据之前的研究，可以通过生活方式和其他干预措施来改变生物衰老过程，以延缓或预防与年龄相关的疾病的发生和进展。 因此，迫切需要探索和识别有助于延缓生物衰老过程、预防慢性疾病并最终延长健康寿命的风险因素。 此外，鉴于衰老是一个复杂、多维的生理过程，与年龄相关的疾病的机制和发病机制仍不清楚，需要阐明。
项目工期：3年。
公共健康影响：这项研究将为制定抗衰老干预措施、指导健康老龄化政策和阐明与年龄相关疾病的发病机制提供宝贵的见解。”

申请机构: 广西医科大学

• 申请 ID: 97753
• 申请 PI: Professor Yunfeng Zou
• 申请项目名称: 多重环境暴露与不良健康影响的关联及其与遗传和饮食的相互作用

项目概要

众所周知，暴露于污染的环境（例如空气污染和噪音污染）会给人类带来巨大的健康风险。 例如，2019 年全球约有 451 万人因暴露于环境空气污染而死亡。 暴露于环境空气污染与呼吸系统、心血管、肾脏和神经系统疾病的发病率和死亡率升高有关。 尽管众所周知，某些基因的表达使人类更容易受到环境暴露引起的不利健康影响，但涉及这种遗传易感性的潜在机制仍不清楚。 此外，还进行了研究以调查个人层面的潜在干预策略，以减轻环境暴露的不利影响。 有人建议摄入蔬菜和鱼类等膳食成分可以带来健康益处，防止暴露在空气污染中。 还有新的证据表明，接触自然绿色对健康有益。 然而，缺乏来自大视角研究的令人信服的证据来验证这些发现。
在本提案中，我们将利用英国生物银行的充足数据来调查遗传易感性以及环境暴露和不良疾病结果的改变。 具体来说，我们的目标是建立环境暴露与选定疾病的健康结果参数之间的关联，研究基因-环境对疾病结果变量的相互作用，并评估饮食成分或绿色对已建立的环境-健康结果关联的改变作用。 这项为期 36 个月的提案的成功完成可能会有助于我们了解环境污染引起的健康影响的遗传机制和缓解策略。 我们期望确定在环境暴露引起的健康结果中至关重要的几个关键遗传途径，并验证某些饮食成分或绿色对环境暴露的健康益处。 该提案的研究结果将为政策制定者考虑干预策略以减轻个人层面环境暴露对健康的不利影响提供关键的科学证据。”

申请机构: 武汉协和医院

• 申请 ID: 117090
• 申请 PI: Professor Fei Li
• 申请项目名称: 克隆性造血不确定电位(CHIP)在心脑血管疾病和肾脏疾病中的危险因素及其机制

项目概要

克隆造血不确定电位（CHIP）是正常人群中存在的一种常见现象，也是癌症和心血管疾病的致病和前驱阶段。 确定 CHIP 与疾病和致病机制之间的关系对于早期筛查、靶向治疗和逆转进展具有重要意义。
钙化性主动脉瓣疾病（CAVD）是一种常见的心血管疾病，在65岁以上人群中患病率超过25%。 然而，关于 CHIP 在 CAVD 中的作用的研究有限。 肾脏疾病是CAVD的重要危险因素，但其具体机制尚未得到充分研究。
这项研究具有重要的公共卫生意义。 随着人口老龄化，心血管疾病和肾脏疾病已成为全球主要健康问题之一，给个人和社会带来巨大负担。 我们的研究成果将有助于基因检测，帮助潜在高危人群及早识别风险，及早预防和治疗。”

申请机构: 香港脑血管健康工程中心

• 申请 ID: 102307
• 申请 PI: Dr Nan Ji
• 申请项目名称: 使用理论/数据驱动模型估计连续血压

项目概要

该研究项目的重点是研究和开发基于多模态生理信号的模型，用于早期预测和预防急性心血管疾病（CVD），以及监测准确的可穿戴式非侵入性动脉搏动图（TAG），即无创连续记录 动脉血压。
我们制定了以下具体目标：1）利用多模态信号（包括心电图（ECG）、光电体积描记图（PPG）和其他可能的模态信号）开发新模型，以进行准确的 TAG 估计； 2）进一步与AI技术结合，实现稳定、动态的长期TAG估计。
总共大约需要1年的时间，详细信息如下：

• 多模态TAG估计模型设计
• 在数据库上训练和验证多模态TAG估计模型。
• 多模态TAG估计模型的改进和优化
  该模型/算法可以很容易地实现到各种可穿戴电子产品中，例如手表、眼镜、指环等。这些作品可以应用于新一代家用医疗设备，为用户提供健康状况信息，让用户主动采取措施 在面临急性心血管疾病事件之前改善健康状况的步骤。 这些工作具有商业化潜力和巨大的市场，如果得到验证，可以应用于不同的场景，以有效管理心血管疾病。”

申请机构: 中国电子科技大学

• 申请 ID: 106027
• 申请 PI: Professor Xiaoping Li
• 申请项目名称: 基于人工智能的心血管疾病预测预警系统的构建

项目概要

心血管疾病（CVD）是一组心脏和血管疾病，包括冠心病、心肌病、心律失常、瓣膜病和先天性心脏病，是全球第一大死因。
为了获得具有临床干预意义的CVD基因亚型,降低CVD病死率,有效预防猝死,本研究利用生物样本库数据和医院CVD患者数据信息筛选CVD候选致病基因,并 利用基因突变数据结合多模态数据对CVD基因亚型进行分类并提供临床意义，利用多中心数据验证预测模型的有效性，指导临床实践。
通过机器学习、人工智能深度学习等多种方法，构建CVD死亡、猝死的预测模型和预警系统，识别临床死亡、猝死的高危患者，以及含有致病基因的融合模型 构建变异信息，进一步提高模型的准确率。
这项研究有助于临床识别高危患者，及时进行医疗干预和强化治疗，预防猝死，从而降低死亡风险，改善患者预后。”

申请机构: 复旦大学附属中山医院

• 申请 ID: 116082
• 申请 PI: Professor Lihong Huang
• 申请项目名称: 糖尿病高危足病变的影响因素及预测模型

项目概要

糖尿病足是糖尿病的一种严重并发症，可以严重影响患者的生活质量。糖尿病足的进展是危险足级别的逐渐增加，最终进展为糖尿病足。在缺乏有效治疗的情况下，早期发现和早期行动可以帮助减缓甚至停止糖尿病足的进展。
本研究旨在结合糖尿病并发症和足部状况确定危险足级别，并基于生化和血液学指标、环境因素和生活方式特征确定糖尿病患者中危险足的风险因素，并构建危险足级别的预测模型。
研究方法包括：全基因组关联研究(GWAS)以表征与糖尿病高危足相关的遗传变异/突变。根据GWAS分析结果计算多基因风险评分(PRS)。使用Cox比例风险模型、随机森林模型和基于组的轨迹模型来识别与糖尿病高危足相关的生物因素、人体测量数据、行为因素、生活方式因素和指标的动态轨迹。结合上述分析，构建了糖尿病高危足的发生和发展的预测模型。
我们的研究预计将持续三年，结果将有助于指导糖尿病足的早期检测和干预，延缓糖尿病高危足的进展，减少糖尿病足的发生，从而帮助提高糖尿病患者的生活质量。

申请机构: 中国人民大学

• 申请 ID: 127327
• 申请 PI: Dr Tao Sun
• 申请项目名称: 复杂生存数据的新统计方法及其在老年人残疾发展中的应用

项目概要

老年人的残疾是一个重大的健康问题，对医疗费用的影响越来越大。 我们的目标是开发新颖的统计方法，以解决分析英国生物银行残疾数据时面临的几个重要挑战。 许多传统模型（如考克斯模型）忽略了区间审查和延迟进入，产生严重的估计偏差并导致不准确的科学发现。 据我们所知，很少有残疾研究能够正确处理区间审查和左截断，同时处理生物样本库数据中的大样本量和高维特征。
拟议的研究包含三个部分。 首先，我们将开发一种新颖的复杂审查（STMCC）下的半参数变换模型，专为区间审查和左截断而定制。 半参数变换模型是一大类统计方法，它结合了各种现有方法，例如流行的 Cox 比例风险模型和比例优势模型。 因此，该方法在实际应用中比传统的Cox模型更加灵活。 其次，我们将开发一种基于STMCC的特征选择方法，能够从高维特征中筛选和选择与残疾发展相关的重要特征，包括具有数百万个SNP的遗传数据和具有数百万体素的成像数据。 同时，我们将结合有关特征结构的先验信息（如基因通路信息）来增强特征选择结果的可解释性。 这些特征选择方法将帮助我们降低遗传和成像数据的维度并提取有用的特征。 第三，我们将开发一种基于STMCC的新型深度学习方法，该方法将通过最先进的神经网络捕获高维特征之间的复杂非线性结构。 将设计一种计算高效的算法来处理生物样本库中的大量观察结果。 通过将所提出的方法应用于生物样本库数据，我们可以构建准确、动态和个性化的预测模型，该模型可以预测每个人在未来任何时间点的残疾发展风险状况。
总的来说，我们希望我们新颖的统计方法将为残疾发展过程中的遗传和影像生物标志物识别带来新的、准确的见解。 此外，通过提供个性化、动态和可解释的风险预测，我们的工作将有助于老年人残疾的早期预防和有效管理策略。”

申请机构: 南方医科大学

• 申请 ID: 131591
• 申请 PI: Dr Zhaohua Zhu
• 申请项目名称: 使用成像、身体组成、组学和线粒体脱氧核糖核酸生物标志物对骨关节炎的代谢炎症和中枢致敏表型进行早期识别和分类

项目概要

目标：使用不同生物标志物的组合来识别不同类型骨关节炎(OA)的早期标志。我们希望使用成像技术、身体成分测量、遗传标记和其他生物标志物来识别两种特定类型的OA：代谢-炎症型和中枢敏感型表型。
科学依据：OA是一种影响关节的疾病，导致疼痛、僵硬和运动能力下降。这是一种非常常见的疾病，尤其是在老年人中，严重影响患者的生活质量。目前没有治愈OA的方法，治疗旨在缓解症状和减缓疾病进展。
我们的科学依据基于最近的证据，这些证据表明OA不是单一疾病，而是一组具有不同原因和病理的疾病。我们相信，通过早期识别不同类型的OA，我们可以开发更有针对性和有效的治疗方法。
项目持续时间：该项目的持续时间将为5年。
公共卫生影响：我们的研究具有重大的公共卫生影响。通过早期识别不同类型的OA，我们可以开发更有针对性和有效的治疗方法，这些方法可以减缓疾病的进展并改善患有OA的人的生活质量。这可能会显著降低医疗成本并提高人口的整体健康和福祉。

申请机构: 国防医学中心

• 申请 ID: 135198
• 申请 PI: Dr Li-Ting Kao
• 申请项目名称: 了解药物和生活方式对慢性病人群的影响

项目概要

目的：本研究旨在确定遗传、环境和代谢因素与亚洲和欧洲中老年人普遍神经精神疾病的发病和预后之间的因果关系。 目的是探讨遗传、代谢和环境危险因素对神经精神疾病的联合影响。
科学合理：神经精神疾病（包括痴呆、帕金森病、精神分裂症、焦虑症和抑郁症）给世界医疗保健系统带来沉重的社会和财政压力。 最近的研究表明，接触空气污染可能会加速阿尔茨海默病 (AD) 和帕金森病 (PD) 等神经退行性疾病的发病。 精神障碍的特点是代谢综合征（血脂异常、腹部肥胖、高血压和高血糖）的风险升高。 然而，这一发现尚未在神经退行性疾病中得到验证。 因此，我们很好奇不利的环境因素是否会放大特定遗传、代谢因素对神经精神疾病出现的影响。
项目持续时间：数据下载后，项目预计需要3年时间。
公共健康影响：我们希望这项研究的结果能够帮助我们对神经精神疾病的潜在机制提供更全面的解释。 然后，根据这项研究的结果，我们将建立更准确的预测模型，制定科学的指南，更好地评估和干预神经精神疾病的危险因素，减轻疾病负担。”

申请机构: 南京医科大学儿童医院

• 申请 ID: 140851
• 申请 PI: Mrs Guangfeng Long
• 申请项目名称: 社会因素、生活方式、心理状态、环境因素和遗传因素对慢性非传染性疾病发生、发展和死亡风险的影响

项目概要

近年来，尽管人们已经认识到慢性非传染性疾病的危害，并且也适度减少了一些常见不良生活方式（如吸烟和酗酒）以避免慢性非传染性疾病的发生，但慢性非传染性疾病的发病率和危害仍在增加。此外，新兴的社会因素如COVID-19和不良的生活环境如空气污染和噪音进一步促进了慢性非传染性疾病的高发和年轻化。同时，在相同环境下，慢性非传染性疾病的发生也因人而异，这表明家族史或遗传因素也是慢性非传染性疾病发生的关键影响因素。随着组学测序技术的快速发展，发现不同组学层面可以通过不同维度反映疾病风险，全基因组可以揭示疾病的遗传风险，olink蛋白质组学可以揭示血液中蛋白质的水平特征，其中不同水平的血清蛋白水平可以反映疾病风险，代谢组学可以反映人体不同的代谢水平特征。这些测序技术的发展进一步保证了深入和全面探索慢性非传染性疾病的可行性。
因此，我们提议使用来自英国生物银行的大规模高质量数据进行前瞻性综合分析，以帮助探索慢性非传染性疾病的影响因素和潜在机制以及针对性的早期疾病预防。
在这项研究中，我们将构建不同慢性非传染性疾病的SNPs的多基因评分，并探索和量化遗传因素对上述暴露引起的慢性非传染性疾病发生的修饰作用。此外，使用孟德尔随机化和多变量logistic回归分析进一步明确与上述暴露相关的血浆代谢物和蛋白质特征分子。最后，我们将研究上述暴露如何通过代谢物和蛋白分子影响慢性非传染性疾病的发生，并进一步揭示慢性非传染性疾病的潜在分子机制。
该项目的研究结果可以扩大我们对慢性非传染性疾病发生的理解，并有意识地预防相关不良暴露。此外，识别相关暴露下的组学特征分子将有助于找到与慢性非传染性疾病相关的生物标志物，为人类慢性非传染性疾病的早期预防、诊断和针对性治疗提供更准确的公共卫生策略。

申请机构: 南京医科大学

• 申请 ID: 141517
• 申请 PI: Professor Qiang Ding
• 申请项目名称: 空气污染与乳腺癌发病率: 英国生物库的前瞻性研究

项目概要

乳腺癌是女性癌症死亡的主要原因，并且发病率正在增加。 乳腺癌的发病和进展受到遗传和环境因素的综合影响，包括生活方式，尤其是空气污染物。 环境空气污染（AAP）是许多疾病的主要危险因素，然而，关于空气污染与乳腺癌之间关系的证据很少且尚无定论。 需要对这个问题进行扎实而彻底的人口研究。 我们的目的是评估 AA括 PM2.5、PM10、NO2、SO2、CO 和 O3）与乳腺癌风险的关联，并比较 AAP 和其他既定风险因素导致的乳腺癌风险。 我们计划通过运行该项目 3 年（2024-2027 年）来进行这些全面分析。 有关环境因素的研究结果对于预防乳腺癌、降低乳腺癌的发病率和死亡率、减轻社会资金的医疗负担具有重大的公共卫生意义。”

申请机构: 首都医科大学

• 申请 ID: 103903
• 申请 PI: Professor Tao Wu
• 申请项目名称: 帕金森病影像学标志物的研究

项目概要

帕金森病 (PD) 是一种常见的神经退行性疾病，表现为静止性震颤、运动迟缓、强直和姿势步态障碍，其患病率将在未来 25 年内翻倍，影响全球 1000 万人。 目前，尚无治愈或治疗方法可以阻止或减缓帕金森病患者的疾病进展。 缺乏有效、可靠的能够客观预测帕金森病发生和监测进展的生物标志物被认为是阻碍早期神经保护或疾病缓解治疗取得进展的重要原因。
先进的神经影像模式提供了在体内可视化神经解剖学和功能特征的机会，并有可能识别帕金森病的疾病特异性生物标志物。 越来越多的证据表明，一些 MRI 方法，如高分辨率结构成像、弥散加权成像、定量磁化率图和功能 MRI，可能有助于早期诊断和监测疾病进展。 在本项目中，我们基于英国生物银行数据库的多模态神经影像数据（如结构MRI、弥散加权成像、功能MRI和定量磁化率图）以及基因组和临床信息，并结合人工智能方法，探索 神经影像标记物：1) 预测帕金森病的发生，2) 监测帕金森病的进展。 该项目将持续3年。
到项目结束时，我们期望开发出可靠的影像学标志物，帮助识别高危个体、早期诊断和监测帕金森病的进展，并将有助于促进新治疗策略的开发和评估。 此外，该项目可能会提供有关帕金森病基本病理过程的新见解，从而更好地科学理解疾病过程。”

申请机构: 北京大学

• 申请 ID: 104685
• 申请 PI: Miss Mingqia Wang
• 申请项目名称: 了解环境暴露与睡眠和心理健康之间的关系

项目概要

这个为期三年的博士研究项目旨在调查环境暴露与人类健康之间的复杂联系。 随着城市化进程的加快，人们越来越多地接触环境污染物和负面身体因素，这些因素可能会严重损害他们的健康。 我们的研究项目主要关注睡眠模式、生物节律、心理健康和认知功能，试图找出这些因素与环境暴露之间的复杂关系。 通过确定与破坏这些功能的环境暴露相关的中间因素，我们希望深入了解环境因素如何影响人类健康。 为了实现我们的研究目标，我们将对不同的医学指标进行多项测试，包括血细胞计数、血液生化、核磁共振（NMR）代谢组学、蛋白质组学、腹部MRI、脑部MRI和人体测量学。 我们的预期结果是对环境因素如何影响人类健康，特别是在睡眠、生物节律、心理健康和认知方面的一系列新见解。 我们的研究结果可以为改善公共卫生的政策和行动提供信息，增强人们对各种环境因素对人类健康影响的理解，特别是在城市化地区。

申请机构: 瑞金医院

• 申请 ID: 108486
• 申请 PI: Dr Yueying Wang
• 申请项目名称: 利用蛋白质生物标志物评估心血管疾病的发病率和死亡风险

项目概要

心血管疾病给全球带来了巨大的健康负担，导致发病率和死亡率很高。 然而，现有的生物标志物在为这些疾病提供早期和准确诊断的能力方面存在局限性。 为了应对这一挑战，我们的项目旨在识别和探索可能与心血管疾病存在因果关系的新型生物标志物，特别是 Olink 定量血浆蛋白。
这项研究的主要目标有两个：（1）我们寻求通过观察分析和孟德尔随机化方法来研究血液蛋白水平（蛋白质组学）与心血管疾病之间的关联，这将使我们能够探索潜在的因果关系； (2)我们的目标是使用机器学习技术开发和验证统计模型，该模型将结合年龄和性别等基本人口变量以及Olink蛋白质组数据，以预测与心血管疾病相关的发病率和死亡风险。 该模型的成功开发有可能显着增强心血管疾病的早期诊断和风险评估。
最终，为期三年的项目致力于开发临床决策支持工具，帮助医疗保健专业人员诊断和管理心血管疾病患者。 通过利用新型生物标志物和机器学习算法，我们的目标是提高心血管疾病诊断的准确性和效率。”

申请机构: 江南大学

• 申请 ID: 97724
• 申请 PI: Dr Yuqiu Ge
• 申请项目名称: 基因组学、环境因素和深度学习预测前列腺癌风险

项目概要

前列腺癌是一种由环境和遗传因素相互作用引起的复杂疾病，许多“遗传性缺失”仍有待探索。 在接下来的三年中，我们将鉴定新的易感性变异并研究基因-环境相互作用在前列腺癌中的作用。 此外，深度学习方法将用于生成预测模型，其中包括实验室标记、成像数据和其他检查。 我们相信我们的研究将为前列腺癌的易感机制、高危人群筛查和个体化预防提供重要线索。”

申请机构: 山东第一医科大学

• 申请 ID: 106776
• 申请 PI: Dr Minghao Zhang
• 申请项目名称: 肉类、肉类相关营养元素消耗与人体健康状况的互动关系

项目概要

该项目旨在研究肉类、肉类相关营养元素消费与人类健康状况之间的互动关系。
科学依据：随着人们健康意识的增强，各种食物和（免疫）营养素的摄入比例发生了明显的变化。 目前的研究表明，肉类和加工肉制品会导致心血管和肠道疾病的风险增加。 然而，肉类摄入/消费与慢性疾病和免疫疾病之间的关系仍然不一致。 此外，相关肉类消费研究并未考虑动物种类和加工方法的差异。 因此，本项目旨在通过人群数据分析，探讨不同肉类/肉制品/肉类营养素的消费与慢性/免疫疾病之间的相互作用。
项目工期：该项目包括多项研究，因此需要36个月才能完成。
公共健康影响：该研究将为与肉类摄入因素相关的疾病的预防和预后提供系统证据。 此外，病后肉类摄入模式的变化也将指导慢性和免疫疾病患者的医院饮食设计。”

申请机构: 浙江大学

• 申请 ID: 122349
• 申请 PI: Professor Jianjun Qiao
• 申请项目名称: 异位性皮肤炎的合并症和非过敏性结果

项目概要

特应性皮炎 (AD) 是一种慢性炎症性疾病，可引起瘙痒性多形性皮肤病变。 由于它是一种复发性疾病，治疗的目的是缓解临床症状，消除诱发因素或加重因素，并减少耀斑和合并症。 最近的几项研究表明，与非 AD 患者相比，AD 患者患心血管疾病等慢性疾病的风险可能更高。 为了系统地调查 AD 患者的合并症和长期结果，我们将在收集完所有数据后 36 个月内完成该项目。 我们的项目将涉及具有流行病学、临床和全球健康专业知识的跨学科研究团队。 希望我们的研究结果有助于改善 AD 患者的管理。”

关于我们

木攸目团队已经在 NHANES、UK Biobank、孟德尔随机化、CHARLS、HRS 等数据库上有多年积累。

小木老师曾就职于国内最顶尖的医疗 AI 团队，团队曾在 Nature Medicine 上发表过中文领域性能最好的 NLP 模型，帮助全国多个研究机构构建 AI 临床数据库。

蔡老师则在孟德尔随机化成果上积累了 50+ IF，也是国内最早做孟德尔随机化教程的讲师。

Beta 老师是国外Top10 高校 的 Research Fellow，发表多篇临床、生物计算领域 Top 期刊。

另外还有多个团队核心成员，涵盖计算机、AI 、生物医疗等相关领域。如果感到我们的服务也许会对你带来帮助，可以联系我们详谈。