姓名：段静娴
职称：副研究员
学位：博士
邮箱： jx.duan@siat.ac.cn
研究领域：医学人工智能，肿瘤精准医疗
段静娴，博士，目前任中国科学院深圳先进技术研究院副研究员，深圳市市级人才。博士毕业于英国爱丁堡大学生物医学专业，并于爱丁堡大学大脑研究中心任博士后，研究方向为人类疾病的发病机制与治疗靶点。回国后于中国科学院深圳先进技术研究院先后任博士后、助理研究员及副研究员，基于人工智能、分子生物学与临床肿瘤学三学科交叉背景展开多中心肿瘤临床研究，采用人工智能算法辅助肿瘤精准医疗。迄今为止，已在《Nature Communications》、《Science Signaling》等国际著名学术期刊及ASCO等国际会议上发表文章与摘要三十余篇，申请国内外发明专利6项。先后主持国家自然科学基金青年项目，广东省区域联合基金青年基金，深圳市医学专项青年项目，中国科学院优秀青年创新基金青年培育项目；作为课题骨干参与国家重点研发计划、中国科学院先导B项目，作为合作单位负责人参与国家自然科学基金数学天元基金项目。携学术成果参加国际生理协会年会（The Physiological Society），美国临床肿瘤年会(ASCO)及世界肺癌大会等国际学术大会，并于2023BMEicon国际学术会议做口头报告。任中国人工智能协会、深圳市医学会肿瘤影像与大数据分会会员。
（1）基于多组学数据深度学习的肠-脑轴肿瘤免疫调控网络研究，负责人，地方任务， 2024-01--2026-12，80万元
（2）高时空分辨率光学和能谱显微CT双模态成像仪，参与，国家任务，2023-12--2026-11， 1200万元（财政经费）
（3）基于多组学深度聚类的脑胶质瘤免疫微环境亚型划分方法研究，负责人，国家任务，2023-01--2025-12，30万元
（4）医生快速辅助诊断系统，参与，国家任务，2022-01--2025-12，200万元
（5）基于脑胶质瘤多组学数据的“冷”肿瘤分子分型于治疗靶点研究，负责人，地方任务，2021-10--2024-09，10万元
1. The cell-wide web coordinates cellular processes by directing site-specific Ca2+ flux across cytoplasmic nanocourses, Nature Communications, 2019, 第 1 作者
2. Imaging phenotypes from MRI for the prediction of glioma immune subtypes from RNA sequencing: A multicenter study, Molecular Oncology, 2023, 第 1 作者
3. Single-cell RNA-seq Revealed that Altered Tumor Infiltrating Lymphocytes in Cirrhotic Liver Indicate Development of Hepatocellular Carcinoma, Journal of Clinical and Translational Hepatology, 2023, 第 1 作者
4. Imaging-proteomic analysis for prediction of neoadjuvant chemotherapy responses in patients with breast cancer, Cancer Medicine, 2023, 第 1 作者
5. Advantages and Limitations of Monitoring Circulating Tumor DNA Levels to Predict the Prognosis of Patients Diagnosed With Gastric Cancer, Biomarker Insights, 2022, 通讯作者
6.Case Report: Cetuximab in Combination With Chemotherapy for the Treatment of Multifocal Hepatic Metastases From Colorectal Cancer Guided by Genetic Tests, Frontiers in Oncology, 2021, 通讯作者
7. Genetic Biomarkers For Hepatocellular Carcinoma In The Era Of Precision Medicine, Journal of Hepatocellular Carcinoma, 2019, 第 1 作者
8. Expanding the Activity of Tissue Inhibitors of Metalloproteinase (TIMP)-1 against SurfaceAnchored Metalloproteinases by the Replacement of Its C-Terminal Domain:Implications for Anti-Cancer Effects, Plos One, 2015, 第 1 作者
9. Neuropathologist-level integrated classification of adult-type diffuse gliomas using deep learning from whole-slide pathological images, Nature Communications, 2023
10. Computational Pathology for Prediction of Isocitrate Dehydrogenase Gene Mutation from Whole Slide Images in Adult Patients with Diffuse Glioma, The American Journal of Pathology, 2024
11. Image-based deep learning identifies glioblastoma risk groups with genomic and transcriptomic heterogeneity: a multi-center study, European Radiology, 2022
