School of biomedical engineering, Shanghai jiaotong university

ACS Applied Materials Interfaces表面增强拉曼光谱在生物医学应用中的进展与挑战

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Advanced Science|上海交大林关宁团队提出非编码突变驱动的单细胞疾病动态DNA甲基化预测模型

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Nature Communications｜上海交大钱晓华课题组基于因果创新开创甲基化生物标志物挖掘新突破

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Cell Rep Med丨上海交大马斌团队揭示诱导肿瘤免疫原性细胞死亡新策略

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Nature Communications | 上海交大马智超团队提出基于超声微粒操控的高选择性血管栓塞术

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甲事臻做，匠心聚交” | 第一届甲状腺中青年医师与上交大生医工转化圆桌论坛

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1月6日，“甲事臻做，匠心聚交”第一届甲状腺中青年医师与上交大生医工转化圆桌论坛于上海交通大学生物医学工程学院隆重举行。会议由上海交通大学生物医学工程学院、生物医学工程学进展期刊和上海市生物医学工程学会联合举办。

上海交通大学樊春海院士与我院宋萍副教授应邀在Nature Chemistry上发表News and Views 文章

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核酸生物传感器是一种利用核酸分子作为感知元件的生物传感器，其中，核酸分子的特异性识别能力是制约生物传感器应用的关键。Ellington和Tuerk在1990年首次提出核酸适配体的概念并指出可以通过指数级富集的配体进化技术（SELEX）从体外筛选得到。核酸适配体是由短的单链DNA或RNA分子组成，具有强稳定性、高重复性、非免疫原性以及对位点特异化学修饰敏感等独特性质，同时易于大规模合成，被研究者普遍认为是分子识别中可以替代抗体的候选物。尽管适配体具有上述突出特性，但其在生物传感中的应用仍受到诸多限制，主要原因是缺乏适用于广泛生物靶标分子的高质量适配体。因此，如何有效筛选具有不同结合能力的适配体成为生物传感器领域的瓶颈。

生物医学工程学院李瑶团队在国际磁共振顶级会议ISMRM上获W. S. Moore Award

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他们的研究成果题为《Predicting the Onset of Ischemic Stroke With Fast High-Resolution 3D MR Spectroscopic Imaging》（快速高分辨率3D磁共振波谱成像对脑卒中发病时间的预测研究）的论文荣获了2023年国际医学磁共振学会（International Society for Magnetic Resonance in Medicine，简称ISMRM）的W. S. Moore Award。

叶坚课题组发表综述论文《人工智能用于表面增强拉曼光谱》

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表面增强拉曼光谱是一项指纹式的超灵敏检测技术，在生物医学、环境保护、食品安全等各个领域都展现出极高的应用价值。为了达到更高的检测灵敏度以及更加具有鲁棒性的检测能力，该技术可从增强基底的设计、拉曼信号分子的构建、合成路线的优化、仪器设备的改进以及数据处理和分析方法的建立等方面不断更新与发展。而人工智能（Artificial intelligence）得益于其在高层次表征学习和复杂特征识别中展现出的强大能力，可以模仿人类行为甚至超越人类智能。因此，面对如今数据规模的爆炸式增长以及各种内部因素的交织复杂，人工智能也逐步在表面增强拉曼光谱的全流程中被广泛应用（图1），加速了系统性的优化，加深了人们对于背后物理机制和光谱数据的理解，远超人脑计算与传统计算方法的能力。在本文中，作者回顾了近期人工智能在表面增强拉曼光谱中的进展，对未来挑战、解决方案与发展前景提出了新的见解。

邱广宇副教授发表综述现场空气病原体检测和传染病风险评估

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导致 COVID-19 大流行的严重急性呼吸系统综合症冠状病毒 2（SARS-CoV-2）在过去几年中以前所未有的方式影响了全世界。尽管COVID-19新冠疫情的阴霾正在消散，但在处理含有病原体的气溶胶方面，全球该领域的科学家都吸取了一个相同的经验，“通过空气传播的人类感染病原体对公共健康可以构成重大威胁”。这是因为一直以来空气病原体传播的风险可能被严重低估。从生物分析化学的角度来看，现场空气传播病原体检测可以成为一种有效的非药物干预（NPI）策略-即通过现场空气传播病原体检测和早期感染风险评估，可以减少疾病传播并做出挽救生命的决定。有鉴于此，本篇发表于Chemical Society Reviews的综述论文总结了高效病原体气溶胶采样方法、生物分析传感技术的最新进展，以及空气传播病原体暴露测量和循证传播干预的发展前景。同时，文中讨论了一般生物气溶胶检测所面临的挑战，如处理复杂气溶胶样本、提高空气传播病原体定量的灵敏度，以及建立具有高时空分辨率的风险评估系统以降低空气传播风险。本综述从多学科角度展望了改进现场空气传播病原体检测的未来机遇。

我院张立箎课题组在医学影像领域顶会MICCAI 2023发表七篇论文

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国际医学图像计算与计算机辅助介入大会（International Conference on Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention, MICCAI）是医学图像计算（MIC）和计算机辅助介入（CAI）两个领域的综合性国际顶级学术会议。在今年加拿大温哥华举办的MICCAI 2023会议中，上海交通大学生物医学工程学院的张立箎课题组团队共发表了七篇论文，其中三篇为提前录用（前14%），其涵盖了脑影像、骨关节影像以及病理图像分析等多个研究领域，取得了丰硕的研究成果。以下将分别进行阐述。

上海交大朱麟勇团队与合作者在Nature Methods上报道活细胞RNA荧光成像技术的突破性进展

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RNA作为遗传物质的传递者，参与细胞生命的整个过程，与多种重大疾病的发生和发展密切相关。RNA示踪是RNA研究的前提，在RNA研究领域，开发能够在活细胞层面使用的RNA成像技术一直是所有研究人员共同追求的目标。其中，荧光成像技术由于其非物理接触、实时原位的技术优势，成为当前RNA研究最重要的手段。尽管针对蛋白的荧光成像技术已经相当成熟，并于2008年获得诺贝尔化学奖，但是这些技术却无法直接复刻用于RNA成像。究其原因，RNA本身结构较小，不稳定，而且表达丰度低，对成像所需时间、信噪比以及探针大小都提出了极为苛刻的要求。因此，目前能够在活细胞层面对RNA进行成像的技术屈指可数，并造成RNA相互作用、功能的研究举步维艰。