——记复旦大学类脑智能科学与技术研究院青年研究员尤佳

“我忘记了回家的路，也忘记了你的名字，却唯独记得爱你。”

这句戳中无数人泪点的话语，道尽了阿尔茨海默病患者与家人的无奈与辛酸。作为一种起病隐匿、病程漫长的神经退行性疾病，阿尔茨海默病(Alzheimer’s disease， AD)以进行性认知功能障碍和人格精神异常为核心特征，在症状显现前数年乃至数十年，就已悄然侵蚀患者的大脑。据统计，全球约有超过5000万患者，中国高达千万之众，由于缺乏有效的治愈手段，患者平均生存期仅为5-10年，给家庭带来沉重的情感创伤与经济负担，也成为老龄化社会下亟待破解的公共卫生难题。

全球范围内，阿尔茨海默病的诊疗都面临着严峻挑战：早期症状不典型导致识别难度大，主动就诊率不足20%;发病机制复杂不明，单一学科研究难以窥其全貌;现有预测模型准确率低、可解释性差，难以实现早期精准预警。当诊疗陷入“发现即晚期”的困境，如何借助前沿技术打破僵局，为患者争取宝贵的干预时间?复旦大学类脑智能科学与技术研究院青年研究员尤佳，他虽并非手持手术刀的临床医生，却以生物医学大数据为基石，以人工智能算法为利刃，致力于运用理、工、医深度交叉融合的创新研究范式，在阿尔茨海默病的早期智能识别战场上，发起系统性攻关，并取得了一系列具有里程碑意义的原创成果，为老年重大脑疾病的精准防控点亮了希望之光。

　多维积淀筑根基 智破难题结硕果

科研之路从无捷径，尤佳的学术成就，源于多年跨学科领域的深耕细作与持续积淀。他凭借在山东大学金融数学方向打下的扎实数理功底，2012先后奔赴美国明尼苏打双城分校、伊利诺伊香槟分校深造，专供统计学构建了严谨的数据分析思维;2016年，他进入香港大学继续统计学博士阶段研究，进一步锤炼复杂数据建模的专业能力。2020年，尤佳加入复旦大学类脑智能科学与技术研究院从事博士后研究，从此深耕数据与算法驱动的脑疾病精准医学研究领域，并于2024年留校任青年研究员。

凭借统计学、人工智能、神经科学等多学科交叉背景的独特优势，尤佳围绕阿尔茨海默病早期识别的关键科学问题，开展了系统性研究，在人工智能算法创新、多尺度生物标志物挖掘、早期风险预测模型构建三大方向取得重大突破。

在人工智能算法创新领域，尤佳直面生物医学大数据“跨模态、多尺度、高维度、噪声多”的核心挑战，开发了一系列兼具精准度与高效性的全新方法。针对既往疾病建模忽略共病关联的局限，构建了全球首个基于血浆蛋白和共病的多疾病风险评分网络模型，通过共享网络与主干网络的协同联动，实现对包括阿尔茨海默病在内的45种重大慢性疾病的精准评估，对10余种疾病的预测效能超80%，显著优于传统模型。面对神经系统疾病核心脑区之一的下丘脑(仅占人脑容量0.3%)分割难题，他成功实现下丘脑10个超小亚区的个体化精细分割，并据此构建了全球规模最大的下丘脑结构特征库，首次发现ADAMTS8等基因在下丘脑结构形态中的关键作用。此外，他开发的基于孪生对比分割网络模型，创新性引入左右半脑差异增强模块，大幅提升了早期脑损伤区域的分割精准度，相关成果获国际专利授权，为病变脑区的影像信号解析提供了关键技术支撑。

在多尺度生物标志物挖掘方面，尤佳创新性地采用图谱式分析方法，串联起行为、遗传、分子、影像等多维度数据，构建了阿尔茨海默病早期识别的完整证据链。他们整合全球最大的组学数据库，首次系统地对近3000种高通量测序蛋白、300余代谢物、千余种疾病和健康相关表型建模分析，构建了迄今最全面的人类血浆蛋白质/代谢物-健康疾病图谱，揭示了72万余蛋白质/5万余代谢物-健康疾病关联对，成功挖掘出大量具有诊断预测价值的生物标志物。基于这些发现，他构建了国际首个蛋白质-健康表型数据库，上线1个月内访问量即达2.8万次，为全球相关领域研究提供了重要的数据支撑。该成果以封面论文形式发表于Cell杂志，被评价为“通过整合机器学习模型识别出潜在的疾病鉴别生物标志物和治疗靶点，为精准医学的发展开辟道路”。同时，尤佳通过构建标准化高斯模型，系统刻画了400余种表型在阿尔茨海默病发病前10余年的演进模式，明确了睡眠、认知、运动、体测等标识在疾病不同阶段的核心作用，为解析疾病发生发展提供了全新线索。

除此之外，在早期风险预测模型构建领域，尤佳实现了“提前15年精准预警”的重大突破。基于多维度风险因素谱，开发的痴呆风险预测模型UKB-DRP，对5年、10年内痴呆发病风险的预测精度较国际主流模型提升近10%，尤佳因此受邀在全球顶级的阿尔茨海默病协会国际会议担任分论坛主席并作口头汇报。针对脑脊液蛋白测序数据的研究，首次明确YWHAG、SMOC1等蛋白组合的诊断价值，联合诊断精度高达99.1%。而基于血浆蛋白质组学数据开发的可解释机器学习模型，更是全球首次实现提前15年预测痴呆效能达91.3%，被Nature主刊特别撰文报道，评价其“标志着向能在早期无症状阶段检测阿尔茨海默病及其他类型痴呆的血液检测方法迈进了一步”。

近五年间，尤佳以第一(含共同)作者身份在Cell、Nature子刊等顶级期刊发表论著22篇，其中ESI高被引论文4篇，成果入选Cell封面论文、被Nature主刊专题报道。基于这些成果，尤佳获世界人工智能大会“青年优秀论文奖”、首届“中国蛋白质组学十大进展”、复旦大学“十大科技进展”等奖项，并入选国家级青年人才、上海科技青年35人引领计划、小米青年学者、启源青年学者等人才项目，成为脑疾病精准医学领域冉冉升起的青年才俊。

　全景布局探机制 精准防控启新程

对于已取得的成就，尤佳并未停下探索的脚步。在他看来，阿尔茨海默病的病理发展是一个涉及遗传、代谢、蛋白、脑结构等多个方面的连续演化过程，既往“瞎子摸象”式的碎片化研究难以全景式描绘其复杂调控机制。基于此，他将研究方向聚焦于“阿尔茨海默病多尺度表征的时空演进模式”这一核心科学问题，规划了更为系统、深入的后续研究蓝图，旨在进一步突破疾病早期防控的技术瓶颈。

尤佳拟开展的研究，凸显了“全病程覆盖、跨尺度融合、多维度建模”的创新特质。区别于传统研究聚焦单一疾病阶段或单一尺度数据的局限，他将囊括AD全病程、跨尺度、多组学生物医学大数据，通过纵向缝合多阶段数据，全景式挖掘疾病相关生物标志物，系统揭示全疾病周期多尺度生物表征的时空演化轨迹，对疾病进行多视角、全阶段解析。同时，发展基于人工智能的跨尺度、多模态大数据特征融合方法，开发融合疾病进展模式的深度学习框架，构建解释性好、鲁棒性强的全周期预测模型。

此外，尤佳同时也注重对研究成果的转化与应用。他作为联合创始人创办的上海捌陆零科技发展有限公司，致力于将发现的生物标志物与AI定制模型相结合，研发阿尔茨海默病“早检试剂盒”，让精准早诊技术惠及更多老年人。

在人类与疾病的漫长斗争中，每一次认知边界的拓展，都离不开研究范式的革新。尤佳的科研工作，始终以“面向人民生命健康”为导向，用数据与智能的力量破解老年脑疾病防控的时代难题。不仅为阿尔茨海默病的早期识别提供了全新的理论与方法，更彰显了理工医交叉融合的科研范式在精准医学领域的巨大价值。

在人口老龄化持续加深的今天，尤佳将带领团队继续扎根领域，探索大脑奥秘、攻克重大脑疾病，让科技之光照亮老年健康之路，为守护亿万家庭的幸福与安宁、践行健康中国战略贡献青年科研人的智慧与力量。

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责任编辑：kj005

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