6月12日，由医疗器械学院、学科建设办公室及辽宁省药学研究生创新与学术交流中心联合主办的“沈药无涯讲坛”第699讲在南校区图书馆国为报告厅顺利举行。本次会议特邀国家优秀青年科学基金获得者、哈尔滨医科大学医工交叉学院李永生教授作题为《多模态融合的免疫调控信息学解析研究》的学术报告。会议由医疗器械学院相关负责人主持，学院众多师生到场参与学习交流。
报告中，李永生教授结合自身在生物医学信息学与免疫信息学领域的深厚积累，系统阐述了如何利用多模态数据融合技术解码肿瘤微环境的动态重塑。他指出，肿瘤的发生发展与微环境紊乱密切相关，其团队通过深度整合单细胞转录组、空间转录组、TCR/BCR免疫组库测序等多组学数据，高分辨率地解析了肿瘤引流淋巴结与肿瘤微环境之间的免疫互作机制。通过这些前沿计算分析手段，团队成功明确了关键免疫细胞亚群（如CD8⁺ T细胞）的功能演变轨迹及免疫逃逸的分子节点，为理解肿瘤免疫耐受提供了全新的系统生物学视角。
针对当前肿瘤临床治疗向免疫疗法过渡的行业趋势及“治疗性疫苗研发”这一核心痛点，李永生教授分享了其团队在肿瘤新抗原智能优选领域的突破性成果。他详细介绍了如何整合免疫肽组学与翻译组学（Ribo-seq）数据，成功构建覆盖近46万条HLA呈递表位的“泛癌肿瘤-正常表位图谱”。李教授进一步深入浅出地讲解了团队自主研发的机器学习模型MaNeo，该算法能够深入基因组“暗物质”，精准筛选出具有高免疫原性的非典型新抗原肽。这一创新性算法不仅有效破解了“冷肿瘤”突变少、靶点稀缺的疫苗研发瓶颈，更在实验验证中展现出激活T细胞、精准杀伤肿瘤的三重抗癌潜力。
此次学术报告立足生物医学信息学最前沿，紧扣肿瘤精准诊疗的临床需求，深度融合了多模态数据分析、人工智能算法与肿瘤免疫治疗，充分彰显了药学、医学与人工智能等学科交叉融合的创新活力，为我院师生开展肿瘤微环境基础研究与治疗性疫苗研发提供了关键技术支撑与全新思路。
