統計學跨界醫學，復旦90后博導讓癡呆早發現！

一次采血

能精準預測數百種疾病風險

一滴血

就能提前15年預知癡呆風險

這不是科幻

而是一位復旦90后青年研究員

在大數據挖掘方法與生物/臨床醫學交叉領域

實現的突破

統計學背景出身的他

如今主攻腦重大疾病的智能診斷與預測

相關成果以第一作者（含共一）發表于

cell、nature metabolism、nature aging

等國際綜合性期刊

在學生眼里，他是高效的“實干派”

不空談、不擺架子

科研敢啃硬骨頭

創業自己跑流程

清晨六點，課題組微信群里

常會彈出他分享的期刊文章

深夜十一二點，學生給他發消息

他經常秒回

這份專注與投入

讓他在專業領域快速嶄露頭角

2025年12月

復旦大學類腦智能科學與技術研究院

（以下簡稱“類腦研究院”）

青年研究員、博士生導師尤佳

入選第五屆“上海科技青年35人引領計劃”

一年攻關，破局癡呆“發現即晚期”

如果能提前10-15年預知自己是否會得阿爾茨海默病，你會想知道嗎？

在現實中，當記憶開始模糊、行為出現異常，甚至在醫學影像中已經看到腦結構的器質性改變時，許多腦疾病往往已進入中晚期，損傷難以逆轉。

“身體不會在某一天突然出問題?！庇燃颜f，“只是我們過去看見得太晚了，其實在發病的十幾年前，體內的分子水平就已經變化了?！?/p>

《中國阿爾茨海默病報告2025》顯示，中國的阿爾茨海默病及相關癡呆患者已達1699萬。隨著人口老齡化加深，阿爾茨海默病已成為我國第五位致死病因。更為嚴峻的是，除確診患者外，還存在一個規模更大的“前驅人群”——國內約有4000萬輕度認知障礙患者，有可能進一步發展為阿爾茨海默病。

對阿爾茨海默病的患者而言，患病意味著失去清醒、自主與尊嚴；對家庭而言，則是長期、高強度照護帶來的身心消耗。

“所以要從被動治療轉向主動發現?！庇燃颜f。他將研究視角聚焦血液里的蛋白質，在健康人群與潛在患病人群之間進行系統比對，尋找那些在癥狀出現前十幾年就已發生顯著變化的分子信號，試圖把阿爾茨海默病的早期識別窗口前移，在“未病態”階段實現提前干預。

隨著研究推進，團隊逐漸發現，一些蛋白分子信號并不只對應一種疾病。例如，gdf15等蛋白在多種腦疾病中都呈現出顯著差異。這也促使尤佳不斷思考：如果疾病在分子層面存在交叉機制，那么研究也應該從單一疾病，擴展為對多種疾病的整體分析，刻畫不同疾病之間的分子關聯結構。

最終，相關成果發展成為一張覆蓋多種疾病的“人類健康與疾病蛋白質組圖譜”，并以《健康與疾病血漿蛋白質組圖譜》為題，發表于國際頂級期刊cell。

蛋白圖譜完成后，研究并未停步。2025年下半年，團隊又繪制了代謝組圖譜，并開始整合遺傳、蛋白、代謝、生化等多組學數據，與影像和認知等表型對照分析。在尤佳看來，只有把這些因素放在一起，才能更完整地理解疾病。

尤佳用“盲人摸象”來形容傳統研究范式，無論是遺傳、蛋白還是行為，單一維度的研究都可能只觸及局部，但人體是一個精妙且復雜的系統，只有把不同維度的數據勾連在一起，才能把這頭“大象”拼出來，加深對疾病的理解。

他希望構建一張“疾病關系網”，能夠理解不同疾病共享的風險因素。

統計跨界“腦疾”，他用算法解決臨床問題

尤佳并非醫學背景出身，在香港大學讀博期間，專攻統計精算方向。博士期間，人工智能技術進入快速發展期，計算機視覺率先成熟并走向應用，醫學影像便是其中重要的落地場景之一。

在與香港醫院管理局的合作過程中，尤佳接觸到一批來自腦卒中患者的腦影像數據，他一邊自學相關方法，一邊向不同領域的研究者請教，將統計與計算方法引入醫學影像分析中。項目成果獲得香港醫院管理局的高度認可。

這讓尤佳第一次真切感受到，算法并不只是停留在模型和指標上的工具，它可以進入臨床場景解決現實問題。自此，他將研究目光轉向數據與醫學的交叉領域。

2020年底，尤佳正式加入復旦大學類腦研究院，在類腦研究院馮建峰教授和復旦大學附屬華山醫院神經內科郁金泰教授的聯合團隊開展博士后研究工作，系統參與到以真實人群數據為基礎的腦疾病科研工作中。

尤佳很喜歡類腦研究院的大樓，設施新，科研氛圍好。“真正吸引我的，是研究院提供了一個能把資源、數據和人真正連接起來的交叉平臺。”他說，研究院與多家復旦大學附屬醫院建立了穩定的合作機制，定期組織的“意向交流會”，像紅娘一樣，為不同學科背景的人“牽線搭橋”，為交叉研究創造有利條件。

還記得2024年暑假，尤佳正聯合附屬華山醫院攻關一項關于人類健康與疾病蛋白質組圖譜項目的研究。由于課題體量龐大、涉及多種疾病，他們索性組建起一個學科背景高度交叉的小組，在楓林校區申請了一間暑期臨時空置的辦公室，連續數周開展一場“封閉式研究”。

辦公室并不大，布置也很簡單，只有一張長桌、幾把椅子，八九個人圍坐在一起。小組成員大多來自附屬華山醫院的醫學生，尤佳是其中唯一的博士后，主要負責整體研究框架設計與數據計算。

最開始的難，是跨領域的磨合。

“做交叉領域的研究，會有一個慢慢適應的過程。”一開始，尤佳總遇到和醫學生“不在一個頻道”的時刻，例如雙方對“創新點”的理解都有差異。

一周至少五天，大家在辦公室一起推進工作。課題被拆解成不同模塊，每個人都埋頭處理手頭的任務，辦公室里只有鍵盤敲擊聲此起彼伏。

隨著一次次組會交流，討論逐漸深入，臨床背景的成員逐漸了解模型與算法，尤佳也開始能理解一些生物機制。研究推進，越來越順。

人類健康與疾病血漿蛋白質組圖譜

最終，團隊產出了一個開放共享的“蛋白質-疾病資源庫”。研究者可以在其中查詢不同疾病的相關蛋白，了解可能涉及的生物通路機制，并進一步篩選潛在的藥物干預靶點。目前，這一資源庫以公開網站的形式免費開放，訪問量已超過五萬次。

做科研、搞轉化、帶學生的“多面手”

資源庫上線后，團隊很快便收到來自外界的反饋。起初，尤佳以為主要的使用者是高校和科研機構，因為很多結論仍需進一步的基礎實驗來驗證。

但他驚訝地發現，大部分發來郵件咨詢的，是生物醫藥公司。

業界對此很感興趣，提出的問題也很直接：哪些蛋白值得進一步驗證？哪些可能成為成藥靶點？這也讓尤佳意識到，論文成果從“發表”走向“應用”，還需要進行“產業化”“商品化”。

目前，尤佳正在著手推進一家與蛋白檢測相關的初創公司，團隊主要落腳在江灣校區附近的灣谷科技園。

“并不是為了開公司而開公司，而是通過成立公司，生產出真正的產品，才能把好的研究成果用到老百姓身上?！庇燃严胱龅?，是打造人類血液檢測的2.0版本，讓血液檢測覆蓋更多疾病場景。

然而，做產品和做科研是兩碼事，科研可以試錯，產品出錯的代價幾乎難以挽回。尤佳坦言，公司成立后，投資推進、團隊運轉、成本控制、生產工藝、質量監管等壓力接踵而來，還要對員工、合作方及每一個家庭負責。

這份在科研和創業中持續學習、突破自我的勁頭，同樣體現在他指導學生的方式中。

尤佳課題組的學生學科背景也十分多元，涉及軟件工程、生物、藥學、數學、大數據等多個領域，因此，他在為學生制定課題時，會結合每個人的專業背景，針對性推薦適合他們探索的研究方向。

“尤老師帶學生非常用心，而且細心?！?024級生物醫學工程專業直博生李佳蔚，在入組時幾乎是科研“小白”。她的第一篇論文前后修改了七版，打磨了三四個月，“老師手把手帶我改”。這份扎實的學術基礎與規范的科研訓練，讓她在后續獨立開展課題時，更加從容篤定。

在學生眼中，課題組里的節奏緊湊而清晰：周三固定一對一討論，周日全體大組會，遇到問題隨時線上溝通。這種節奏感，常常讓他們感到很踏實。

2025級生物醫學工程專業博士生劉鏨，對一次一對一匯報印象深刻。由于課題尚處于起步摸索階段，在踏進辦公室前，他還有種混亂、無助的感覺。但尤佳并沒有責備他，而是拿出一塊電子手寫板，在上面畫思路圖、拆解問題，一步步引導劉鏨思考。看到尤佳梳理的技術線路圖后，他“一下子特別清楚”。

當被問及“遇到瓶頸怎么辦”，尤佳的回答出乎意料地簡單。

“就停下來，想一想，問一問?！?他說。回頭看看之前的路徑有沒有疏漏，再主動去交流請教，身邊總有人能從不同角度給出新想法，有時未必非要“直走”，或許繞個彎、換條路，難題就迎刃而解。

對尤佳而言，無論是科研攻關、跨界合作，還是帶教學生，本質都是把問題一步步拆解清楚，再把事情一件件做出來。

“我的科研價值觀很簡單?！庇燃颜f，“就是做對社會有用的事情。”

組 稿

校融媒體中心

文 字

陳晨 葉鸝

圖 片

李玲 受訪者提供

編 輯

彭靜

責 編

葉鸝 殷夢昊

上觀號作者：復旦大學