哈尔滨医科大学生物信息科学与技术学院院长李霞教授领导的课题组经过多年探索，成功建立包括集成决策、生物学通路分析及表观
遗传学等研究方法，用来对诸如
癌症等复杂疾病的分子标志物进行识别，在人体疾病的早期发现和治疗方面取得了重要成果。从2005年开始至今，课题组先后在《核酸研究》、《生物信息学》、《基因组学》、《生物组学》等10余家国际期刊上发表一系列文章，SCI影响因子最高达7.26，累计106.59。
据介绍，人类复杂疾病如癌症、心脏病、
高血压、
糖尿病等，其发生、发展是由多基因、多通路、跨层面的遗传与环境因素共同作用的结果。采取何种方法及时发现这些疾病所特有的分子标志物，对于了解它们的发病机理，给予早期诊断，以及选取个性化的治疗方案有着重大意义。为此，课题组利用基因芯片、二代测序、生物质谱等技术，测得高通量数以万计的基因表达、遗传变异、表观修饰等分子数据，利用包括集成决策思想、复杂疾病多重分子标记、表观遗传学等方法和手段，在复杂疾病的风险分子标志物的识别上取得突破。
复杂疾病特征基因的识别是疾病早期诊断与治疗研究中的难题之一。课题组较早就提出了“集成决策”挖掘特征基因的策略，并将其扩展到整合多类算法和数据中。集成决策法能有效处理基因表达谱数据高相关的特点，通过选择多组特征基因，集成后获得一组分类意义明确的特征基因，并能提供特征基因选择结果的显著性与稳定性量度。另外，通过对复杂疾病多重分子标记及疾病子通路的识别策略，充分利用如代谢反应的邻近信息等通路的结构信息，并将其中隐含的大量而又详尽的与基因功能关联的有效信息作为重要的研究对象，可克服现存的通路注释和识别方法没有明确导向作用的缺点，由此建立起疾病子通路的注释和识别系统。
与此同时，课题组在国内还对表观遗传学与人体疾病间的关系进行了探讨，并率先创建了人类组蛋白修饰数据库及系统的研究基因组甲基化CpG岛分布，提出具有影响转录调控功能意义的CpG岛识别策略。他们创建的数据库涵盖了44种人类组蛋白修饰的高通量实验数据，并提供了通过文献挖掘的与9种癌症相关的组蛋白修饰，可直接用于癌症表观分子标志物的发现。课题组还首次开发了用于可视化组蛋白修饰的工具HisModView，能在已有的基因组注释的背景下揭示组蛋白修饰的分布、组蛋白修饰与DNA甲基化之间的关系。目前，课题组在功能CpG识别基础上，还开展了癌症状态下CpG变化的研究，期望能从多个层面进一步发现癌症的特征分子标志物。
作者：
2010-7-27