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MgAlON 便是氧氮化物中的一種。因其具有優異的物理化學性能，因而具有良好的應用前景。但是仍然有很多性能尚未研究。類石墨結構的六方 BN 具有優異的抗熔渣和金屬的侵蝕性能以及具有優良的抗熱震性能，從而在高金屬陶瓷及耐火材料中得以廣泛應用。利用熱壓工藝合成的新一代 MgAlON-BN 復合耐火材料，綜合了 MgAlON 和 BN 的優點，材料的抗折強度、斷裂韌性、密度及硬度等力學性能，特別是高溫抗折強度得到提高，抗鐵液侵蝕性能好。MgAlON-BN 復合材料還可以作為高級陶瓷、功能陶瓷應用。該課題在國家自然科學重點基金的資助下，對 MgAlON 及 MgAlON-BN 復合材料的熱學性能，包括熱膨脹系數、熱擴散系數、熱導率等，MgAlON 及 MgAlON-BN 復合材料與金屬和渣的潤濕性能等進行了系統的研究。取得了一系列具有自主知識產權的新配方、新工藝，擁有 3 項國家發明專利，2006 年獲得教育部二等獎，2005 年獲北京市科學技術二等獎。MgAlON-BN 復合材料不但可在冶金工業連鑄生產過程中的侵入式水口、連鑄水平分離環上使用，同時有望作為其他高性能陶瓷如高級陶瓷、功能陶瓷來使用。

MgAlON便是氧氮化物中的一種。因其具有優異的物理化學性能，因而具有良好的應用前景。但是仍然有很多性能尚未研究。類石墨結構的六方BN具有優異的抗熔渣和金屬的侵蝕性能以及具有優良的抗熱震性能，從而在高金屬陶瓷及耐火材料中得以廣泛應用。利用熱壓工藝合成的新一代MgAlON-BN復合耐火材料，綜合了MgAlON和BN的優點，材料的抗折強度、斷裂韌性、密度及硬度等力學性能，特別是高溫抗折強度得到提高，抗鐵液侵蝕性能好。MgAlON-BN復合材料還可以作為高級陶瓷、功能陶瓷應用。該課題在國家自然科學重點基金的資助下，對MgAlON及MgAlON-BN復合材料的熱學性能，包括熱膨脹系數、熱擴散系數、熱導率等，MgAlON及MgAlON-BN復合材料與金屬和渣的潤濕性能等進行了系統的研究。取得了一系列具有自主知識產權的新配方、新工藝，擁有3項國家發明專利，2006年獲得教育部二等獎，2005年獲北京市科學技術二等獎。 MgAlON-BN復合材料不但可在冶金工業連鑄生產過程中的侵入式水口、連鑄水平分離環上使用，同時有望作為其他高性能陶瓷如高級陶瓷、功能陶瓷來使用。

清華大學地球系統科學系舉行新一代地球觀測數據與制圖成果發布會。清華大學理學院院長、地學系主任宮鵬教授和博士研究生劉涵一起，對外發布了清華大學基于亞馬遜云服務（AWS）完成的新一代中國地區地球觀測數據集（Seamless Data Cube，簡稱SDC）——2000～2018年30米分辨率逐日無縫遙感觀測數據，以及在此基礎上研制的中國逐季節地表覆蓋和逐年土地利用制圖成果。清華大學新研制的無縫數據集，填補了高空間分辨率和時間頻率觀測的空白。圖1 首套中國30米逐日無縫遙感觀測數據集SDC目前世界上主流的地球觀測衛星Landsat每16天才能對全球掃描一遍，所獲得的數據集是不完整的。宮鵬團隊采用時空遙感技術手段和MODIS圖像輔助研發的無縫遙感觀測數據集Seamless Data Cube，使得每一天都有一套完整的全球30米分辨率的觀測數據。正是這些逐日數據，使得地球長時間觀測序列有了很好的時空一致性。基于無縫數據集，宮鵬團隊提取了30米空間分辨率土地覆蓋變化的情況，設計和訓練了一套適應遙感大數據的深度遙感特征學習和分類模型，最終得到了世界首套中國逐季節土地覆蓋和逐年土地利用制圖（從2000年到2018年）。圖2 首套中國2000-2018年間逐季節土地覆蓋和逐年土地利用圖無縫遙感觀測數據集SDC以及逐季節土地覆蓋和逐年土地利用制圖，開辟了中國衛星遙感數據處理和信息提取的新范式。它能夠服務于國民經濟眾多行業，比如農業集約化和土地閑置的監測、城市化與自然植被喪失的識別、土地退化和糧食安全、環境變化與健康、造林和土壤含水量的關系、城市擴張與熱島效應等研究以及碳儲備等。圖3 地學系團隊正在定量測算新冠疫情影響下的全球糧食安全問題無縫遙感觀測數據集SDC有助于打造世界頂級的在線制圖服務的平臺，并產生新的數據產品。例如，清華大學地學系依靠這個數據集研發了全球糧食估產模型，輸入不同地方的作物種植和氣候預測數據，就可以提前兩個月估算出全球糧食產量情況。無縫遙感觀測數據集（Seamless Data Cube）得到了亞馬遜云服務（AWS）的大力支持。據AWS技術人員介紹，宮鵬團隊采用AWS云服務算力，相當于全世界現在TOP200的高性能計算機所能提供的能力。AWS并不簡單地提供儲存和數據服務，而是在云服務里就包括了人工智能與機器學習的計算框架，采用AWS云服務后，地表覆蓋制圖的精度提高了10～20%。

在接受治療的8例患者中，研究人員觀察到PD1-19bbz具有出色的臨床安全性和有效性。有87.5%（7/8）的患者獲得疾病完全緩解的效果，其中5例無癌生存已超過1年。“我們治療的都是傳統放化療無效或治療后反復復發的病人，這個臨床結果證明這五年半的付出都是值得的。”

1.痛點問題 盡管目前已有一系列臨床治療手段，但癌癥仍然是人類健康與生命安全的最主要威脅之一，大多數癌癥仍然有巨大的未滿足醫療需求。抗腫瘤藥物的研發依賴于靶點分子的鑒定。因此，依托于新的抑癌靶點，開發全新的抗腫瘤靶向藥，是當前創新藥研發的前沿。現有藥物靶點主要是蛋白編碼基因，所開發藥物以靶向蛋白質的抗體藥、小分子化合物藥為主。 長非編碼RNA（lncRNA）是近年來發現的一類不編碼蛋白質的RNA分子，具有組織特異性強，功能復雜，種類數量大等特征。研究發現多個lncRNA與各種生物學過程相關，但是大多數lncRNA的生物學功能仍然未知。學術界已發現多個與腫瘤發生發展相關的lncRNA，但目前尚沒有靶向lncRNA的抗腫瘤藥物上市或在臨床試驗中。鑒于lncRNA復雜、多樣化、特異性的生物學功能特征，這一大類分子有望成為新的疾病治療靶點庫。與已知的蛋白靶點相比，lncRNA研究少，易于獲得原創、高價值的靶點專利。這要求基礎研發工作在特定生理或疾病狀態下，從成千上萬的lncRNA中準確鑒定具有核心、基礎生物學意義的lncRNA，并詳細解析其細胞功能與分子機制，確定其作為疾病治療靶點的可行性與科學基礎。 2.解決方案 在此前的研究中，本項目組以腫瘤體系為研究對象，開發了基于信息論的多組學數據挖掘與lncRNA功能預測方法流程。在多種癌癥中鑒定了具有核心生物學功能的lncRNA。例如，首次發現一個此前從未被研究過的lncRNA對于肝癌腫瘤細胞等高增殖率細胞的核仁結構及功能至關重要。研究證明該lncRNA在腫瘤中特異性地高表達，并且對于腫瘤細胞的快速增殖不可或缺，因此項目提出以該lncRNA作為腫瘤治療靶點，開發抗腫瘤小核酸藥或小分子化學藥，控制肝癌發展。 項目技術核心是在腫瘤體系中鑒定重要lncRNA的技術流程，預期產品是針對一系列lncRNA新靶點的靶向藥物。 3.合作需求 1)資金需求：針對新靶點lncRNA的小核酸藥臨床前研發需要的資金投入，在IND申報前需約2500-5000萬元人民幣； 2)孵化資源：公司研發所需辦公及研發場地、實驗室、計算服務器、分析與測試公共實驗室等； 3)團隊：生物醫藥科技公司管理團隊、核酸藥臨床前研發團隊、商務開發與合作團隊、財務、法務等支持團隊； 4)CRO公司合作：小核酸序列大規模合成、敲低效率驗證、動物模型、藥物毒理、藥代動力學、免疫原性等指標測試； 5)大型醫藥公司合作：商討未來技術轉讓方案，利用大型醫藥公司臨床開發資源，開展臨床研發合作； 6)藥物遞送平臺合作：針對小核酸藥靶向遞送需求，開展不同遞送工具的合作開發； 7)臨床醫院合作：針對臨床治療需求，開展小規模IIT臨床試驗，準備IND申報； 8)基礎研究合作：與lncRNA研究領域內國內外基礎研究團隊合作，開發新的lncRNA靶點。

1 項目簡介本項目建立的生物云平臺，以基于 Web 的方式提供服務，用戶可以輕松快速獲取服務，國內外普遍缺乏成熟的技術，標準和平臺。我們首次把獨具特色的機器學習模型預測算法與最新的高通量測序方法（ non-polyA RNA-seq） 相結合。我們的研究對象為長鏈非編碼 RNA（ non-PolyA），目前國際上還很少有人通過高通量測序技術對疾病的 lncRNA 進行全面預測分析和功能分類。隨著測序速度不斷提高，測序成本不斷降低，本項目將來可以發展為面向人民大眾的個性化醫療服務的平臺。 圖 1 生物醫學信息云平臺的產業化方向 http://www.incrna.org圖 2 生物醫學信息云平臺的應用程序一覽 http://bioinfo.life.tsinghua.edu.cn/serve 本項目使用的核心技術“基于整合性生物信息云計算和新一代測序技術（ incRNA） 的非編碼基因組疾病（如癌癥）檢測技術平臺”已經通過軟件查新認證（ 20121022044750914）。正在準備申請國家版權局軟件著作權登記證書。2 效益分析（ 1）隨著新一代高通量測序技術的發展，生物信息數據爆炸式增長，數據解讀成為生物醫學研究和臨床應用的巨大問題，我們團隊依托清華大學生命學院魯志實驗室在生物信息學，尤其是在 lncRNA 領域的技術專長開發的云計算平臺將為廣大科研工作和和臨床用戶提供可靠的數據分析云服務，提高他們的科研效率，為科學的發展做出貢獻。 （ 2）我們團隊通過與中國人民解放軍總醫院，上海肝膽醫院等十多家臨床單位的合作，將為鑒定癌癥的早期診斷和藥物治療提供新的靶點，這不僅會增強中國基礎臨床科學的發展，通過臨床應用還會為病患者帶來癌癥早期診斷、健康管理等個性化醫療服務，這將具有廣泛的社會效益。 （ 3）通過我們打造高通量測序數據分析云計算平臺和開展以癌癥早期檢測為主要內容的個性化醫療服務，將為中國培養一批高水平的生物信息數據分析人才，這將增強中國在生物信息學方面的實力。

采用特征可視化技術對嗜酸性粒細胞與非嗜酸性粒細胞進行了特征區分，結果與病理形態學診斷特征一致。同時，團隊成員還對診斷耗時進行了比較，采用現有病理醫生隨機抽取10個視野的方法計數和診斷一個鼻息肉患者平均需要12.7分鐘，病理醫生若進行全片視野進行完整計數和診斷平均需要148.6分鐘，而AICEP進行一個全片診斷只需要5.4分鐘，大大節約了時間成本和人力成本。下一步，AICEP平臺將進行云化及模塊化，通過云平臺將專家級的鼻息肉病理診斷水平拓展到基層醫療機構。       該成果也是我校附屬第三醫院與清華珠三角研究院自2019年4月聯合成立粵港澳大灣區首個“醫學人工智能中心”后的又一研究成果。該醫學人工智能中心基于中山大學附屬第三醫院“一體兩翼、三城四院”發展格局下豐富的醫療資源，多個學科群的優勢和特色以及清華珠三角研究院、清華大學在人工智能領域的技術優勢，著力建設三大平臺：醫療影像輔助診療平臺、人工智能技術服務平臺、專業技術人才培訓平臺。計劃5年內將該中心打造成粵港澳大灣區醫學人工智能應用的示范基地。

利用十年百余萬次的近視眼醫學驗光大數據，揭示出真實世界青少年近視眼發生、進展與穩定的規律。在此基礎上，運用隨機森林算法進行機器學習，建立人工智能預測系統，可對近視進展趨勢進行個體化預測，3年內準確率達90%，10年內準確率達80%以上，也可提前8年有效預測高度近視，為近視眼的精準干預提供了科學依據。?開發出一套人工智能云平臺，提供高效的近視預測服務。通過訪問智能平臺，輸入前后兩次檢查的年齡和度數（間隔至少一年），即可預知10年內的近視度數變化與高度近視風險。       中山眼科中心近年來對近視眼進行了系統性的研究，不斷取得突破，產生了重大的社會影響和意義。