我校孙俊红教授团队创新研发深静脉血栓诊断和鉴定方法
稿件来源:法医学院 发布时间:2024-09-11 点击次数:
近日，由我校法医学院曹洁副教授和博士生安国帅为共同第一作者，孙俊红教授担任通讯作者的科研团队在国际分析化学领域顶级期刊《Analytical Chemistry》（中国科学院一区TOP期刊，影响因子6.7分）发表了题为“Novel Strategy for Human Deep Vein Thrombosis Diagnosis Based on Metabolomics and Stacking Machine Learning”的研究论文（https://pubs.acs.org/doi/10.1021/acs.analchem.4c02973），标志着代谢组学与机器学习技术结合在深静脉血栓形成（DVT）诊断中的再次突破。
深静脉血栓形成是一种严重的健康威胁，也是临床和法医鉴定中常见的挑战。孙俊红教授团队通过分析患者血清中的代谢物特征，结合多种机器学习算法，构建了提升DVT诊断准确性的数学模型。此外，他们还开发了基于PyQt5框架的自动化疾病诊断系统，为DVT的早期检测和法医学鉴定提供了全新的研究工具。该成果不但为临床实践中的转化应用奠定了基础，更为法医科学问题的解决提供了创新路径。
孙俊红团队长期以来致力于法医学的核心与难点问题，尤其是损伤时间与死因鉴定的研究。在心源性猝死、深静脉血栓鉴定等领域，团队通过前沿科技的创新应用，始终保持国际领先地位。此次研究延续了团队在结合多组学技术与人工智能领域的成功经验，也是继2023年在《Talanta》上发表重要研究成果后再创佳绩。
（图文/曹洁）
初审初校：秦小江
复审复校：孙俊红
终审终校：侯小宝
复审复校：孙俊红
终审终校：侯小宝
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：倪彦佩
