DREAM Challenge Tumor Deconvolution 国际比赛两项第一

近日，国际计算生物医学领域最具影响力之一的算法挑战赛——DREAM Challenge的Tumor Deconvolution赛事结束，该赛事吸引了众多来自全世界顶级高校及公司研究团队，包括新加坡免疫所，剑桥大学等。最终来自厦门大学信息学院的俞容山教授团队从来自全球的xx组参赛队伍中脱颖而出，获得了全部分项挑战的冠军。

Aginome-XMU参赛团队来自我校俞容山教授团队，由信息学院俞容山教授、厦门极元科技杨文娴指导，主要成员包括硕士研究生李豪钧、林雅婷和博士生肖旭等。Aginome-XMU团队主要研究计算机与生物的交叉学科——计算生物学，利用计算机混合模拟异质样本的表达谱，搭建深度神经网络模型实现表达谱到细胞比例的映射，最终提供对8至14种粗类到细类的免疫和基质细胞的比例估计，所提交的模型达到现有免疫细胞丰度估计方法的最优性能。

DREAM Challenge是生物医药领域最具影响力的开放数据建模旗舰竞赛，旨在通过算法解决当前热点的生物学问题。该赛事根据当下热点的研究问题发起挑战项目，由组织方提供测试数据，并设计不同的任务主题供参赛者进行建模预测，根据预测结果决定优胜者。其第三方验证的特性保证了算法的可重复性，使得算法能得到最有效的验证，从而在推动在该研究领域的进展。目前已经完成了50多项挑战，产生了90多个出版物。

这项挑战的目的是评估计算方法将反映细胞类型混合的异质样本表达数据分解为单个免疫细胞成分的能力。该赛事由法国居里研究所（Institut Curie）、（法国）国家癌症防治联盟（Ligue Nationale contre le Cancer）、俄勒冈健康与科学大学（Oregon Health and Science University）、美国赛智生物网络研究所（Sage Bionetworks）与美国斯坦福大学(Stanford University)共同主办。主办方基于微阵列和RNA-seq平台生成在体外和计算机上的混合物。 因此，已知的混合比例将为方法比较和评估提供黄金标准。其中一些混合样本将包含“未知内容”，即来自未公开的细胞类型，并且混合样本包括乳腺癌或结肠直肠癌细胞。两个子挑战分别为估计8种粗类的细胞类型和14种细类的细胞类型的比例。在这一挑战中，参与者将使用计算的方法从由免疫，癌症和其他与肿瘤相关的非恶性细胞组成的混合物的大量RNA表达谱中解卷积出其中免疫和基质细胞的构成比例。

该研究能够掌握肿瘤微环境的免疫细胞丰度变化，为免疫应答及免疫治疗提供精确的辅助参考，从而让医生能够快速的掌握病人肿瘤病变位置的免疫细胞成分变化，为治疗与用药提供数据支持。