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计算神经认知实验室

 

 研究人员:

 冯建峰 教授
 张捷   副教授


 研究课题大方向:

 1 计算基因组学

 2 计算精神疾病学

 3 计算功能认知科学

 

精神疾病如精神分裂、抑郁、癫痫、老年痴呆等在我国属于常见脑疾病,发病率高达17.5%,造成了巨大的经济和社会负担。目前该领域已积累了海量基础和临床研究数据,但对这些精神疾病的诊断和药物疗效评估仍然缺乏定量和客观的检测手段。应现代数理统计方法,我们最近在脑影像水平发现抑郁症病人大脑中'憎恨'网络消失是其最主要的生物标识之一。因此,亟需同时在脑影像水平和基因及神经元水平精神疾病的诱发机制和相关标识进行多尺度系统研究,从而获得完整的定量化生物标识体系。

 

需要解决的关键科学问题:
如何在基因、神经元、脑影像等三种不同尺度寻找精神疾病的生物标识?如何定量化描述这些标识在不同尺度的内在关联及其产生的关键因素和相互作用机理?

 

研究内容:
1、应用数理统计方法(如统计学习、因果分析和动力系统建模等),整合全脑水平、全基因组和神经元组等不同层次的实验数据和理论研究结果,找出相应的生标识,进行复杂因果分析,并阐明这些标识之间的内在关联。
2、结合现代生物医学实验手段(如多模态脑影像、神经病理、基因遗传等),并发展现代数理统计分析技术,对上述疾病发生、发展过程中的致病因素(如社会境、物理化学以及遗传变异)和作用机制进行系统研究,定量化揭示生物标识的动力学演化过程和理论机制。

 

研究目标:
建立对常见精神疾病预警、诊断和治疗具有有效指导作用的生物标识定量化指标体系,完善相应理论,构建适用于临床早期诊断和药物疗效评估的医学平台。

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