科学研究

复旦大学表型与精准医学研究中心依托复旦大学智能医学研究院（筹）建设，面向国家重大健康需求与医学科学前沿问题，致力于构建“技术驱动、数据引领、机制导向、转化优先”的精准医学研究与应用体系。中心整合复旦大学及其附属医院的临床资源，围绕重大疾病与地域特色疾病，打造高质量、多维度的表型组学研究平台，推动疾病机制解析与精准诊疗体系构建，打造具有全球影响力的医学科技创新高地。

中心的核心研究聚焦于多组学融合下的疾病系统研究，涵盖但不限于代谢性疾病、老年医学、健康监测与纵向跟踪、类器官构建与复杂疾病模型。技术方向包括基因组、代谢组、微生物组、蛋白质组、单细胞组学等高通量数据的融合分析，重点研发AI算法与多组学的深度耦合技术，如AI agents驱动的自动组学解析平台，以及自研算法DM-RPart、Bayesian linear mixed model with MCMC等，助力发现关键生物标志物和精准干预靶点。

中心重视“临床-科研”一体化发展路径，面向复旦及兄弟高校附属医院，设立临床医生访问学者计划，为具有科研兴趣的医生提供进站进组机会，支持其参与前沿的精准医学项目，推动临床问题回归机制研究，形成从临床问题提出、数据获取、模型建立到转化验证的闭环机制，加速成果落地。

中心坚持全球视野，已与斯坦福大学、新加坡南洋理工大学、英国牛津大学等国际顶尖高校和研究机构建立实质性科研合作，开展联合研究、联合人才培养和课题协同攻关。设立国际咨询委员会，邀请国际知名专家参与战略规划与评估，为中心的发展提供持续的全球资源与学术指引。

为加快科技成果落地转化，中心建设“成果转化快速车道”，设立中心自有转化基金与成果转化支持委员会，后者由产业界领袖、投资机构合伙人、上市公司总裁等组成，为科研人员提供从技术孵化、临床试验、注册路径到市场对接的一体化支持，打造临床应用转化生态闭环。

在教育与人才培养方面，中心建设“线上+AI辅助教学”的生物信息学与精准医学学习系统，借鉴斯坦福Stanford Data Ocean模式，服务于高中、本科、研究生等不同层次的教学需求。同时设立专项计划支持博士与博士后赴海外交流访学，全面培养具有交叉背景、国际视野和创新能力的未来医学科技领军人才。

复旦大学表型与精准医学中心将以原创性科研突破为牵引，以模型与算法驱动跨界融合创新，以机制研究联通临床转化，打造医学研究新范式，力争在全球精准医学领域中给出富有影响力的“复旦答案”。