近日，由我校法醫(yī)學(xué)院曹潔副教授和博士生安國帥為共同第一作者，孫俊紅教授擔(dān)任通訊作者的科研團隊在國際分析化學(xué)領(lǐng)域頂級期刊《Analytical Chemistry》（中國科學(xué)院一區(qū)TOP期刊，影響因子6.7分）發(fā)表了題為“Novel Strategy for Human Deep Vein Thrombosis Diagnosis Based on Metabolomics and Stacking Machine Learning”的研究論文（https://pubs.acs.org/doi/10.1021/acs.analchem.4c02973），標(biāo)志著代謝組學(xué)與機器學(xué)習(xí)技術(shù)結(jié)合在深靜脈血栓形成（DVT）診斷中的再次突破。
深靜脈血栓形成是一種嚴(yán)重的健康威脅，也是臨床和法醫(yī)鑒定中常見的挑戰(zhàn)。孫俊紅教授團隊通過分析患者血清中的代謝物特征，結(jié)合多種機器學(xué)習(xí)算法，構(gòu)建了提升DVT診斷準(zhǔn)確性的數(shù)學(xué)模型。此外，他們還開發(fā)了基于PyQt5框架的自動化疾病診斷系統(tǒng)，為DVT的早期檢測和法醫(yī)學(xué)鑒定提供了全新的研究工具。該成果不但為臨床實踐中的轉(zhuǎn)化應(yīng)用奠定了基?，更为法覌善学问题的金q鎏峁┝舜蔥侶肪?。
孫俊紅團隊長期以來致力于法醫(yī)學(xué)的核心與難點問題，尤其是損傷時間與死因鑒定的研究。在心源性猝死、深靜脈血栓鑒定等領(lǐng)域，團隊通過前沿科技的創(chuàng)新應(yīng)用，始終保持國際領(lǐng)先地位。此次研究延續(xù)了團隊在結(jié)合多組學(xué)技術(shù)與人工智能領(lǐng)域的成功經(jīng)驗，也是繼2023年在《Talanta》上發(fā)表重要研究成果后再創(chuàng)佳績。
（圖文/曹潔）