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关键词大数据分析;拉斯克;
2022年9月21日(星期四),Albert and Mary Lasker基金会宣布了2023年度拉斯克奖的五名获奖者【1】。
1,2023年拉斯克奖

基础医学研究奖Albert Lasker Basic Medical Research Award

该奖项获得者是 Demis Hassabis 和 John Jumper(Google DeepMind,伦敦),以表彰他们发明的 AlphaFold

AlphaFold 是一个人工智能系统,解决了从一维氨基酸序列预测蛋白质三维结构这一长期存在的挑战。这种变革性方法增进了我们对基本生物过程的理解并促进了药物设计。

基础医学研究奖获得者是 Demis Hassabis 和 John Jumper。图源:拉斯克奖官网
临床医学研究奖Lasker~DeBakey Clinical Medical Research Award
该奖项的获奖者是 James G. Fujimoto(麻省理工学院)、David Huang(俄勒冈健康与科学大学)和 Eric A. Swanson(麻省理工学院),以表彰他们发明了光学相干断层扫描 (OCT)
OCT 使用光束来可视化身体组织内的微观结构,例如视网膜。这项研究彻底改变了眼科领域,让医生能够检测和治疗黄斑变性、青光眼和糖尿病性视网膜病变,挽救了数百万人的视力。
临床医学研究奖该奖项的获奖者是 James G. Fujimoto、David Huang和 Eric A. Swanson。图源:拉斯克奖官网)

医学科学特别成就奖Lasker~Koshland Special Achievement Award in Medical Science

奖项获得者是 Piet Borst(荷兰癌症研究所),以表彰他 50 年来在科学发现和领导方面的职业生涯
作为一名科学家,博斯特在寄生虫学到肿瘤学等领域取得了开创性的发现。作为导师,他启发和培训了数十名获得国际声誉的荷兰科学家。作为领导者,他将荷兰癌症研究所提升为世界一流的地位。作为一名社会活动家,他以远见和勤奋推动了欧洲科学的发展。
医学科学特别成就奖奖项获得者是 Piet Borst。图源:拉斯克奖官网)
2,诺奖风向标
自1945年以来,拉斯克奖(Lasker Award)每年颁发给对医学科学做出重大贡献的在世人士,素有“美国的诺贝尔奖”之美誉,是美国最具声望的医学生物奖项;更被喻为“诺奖风向标”,已有86位拉斯克奖得主获得了诺贝尔奖【2】。
3,2023年拉斯克奖相关研究的意义到底有多大?
3.1 AlphaFold研究
Medline数据库以"AlphaFold"[Title]为检索词,可以看到共有155篇论文收录。进一步通过文献鸟进行大数据分析和可视化展示。
A,论文的期刊分布
分析AlphaFold相关论文发表的期刊可以看到,研究论文大都在1区期刊,且Nature或子刊占了极高的比例。
B,高质量研究
如果看该领域最具影响力的研究论文,可以看到这些研究显示,AlphaFold颠覆了蛋白结构解析,在新药研发中会发挥极为重要的作用
(被引用最多的论文)
正如Nature杂志于2023年9月13日的评论,AlphaFold使得医学科学家在蛋白质宇宙的黑暗角落中发现了令人惊讶的形状和意想不到的联系,就像发现了一个百宝箱、以至于科学家手足无措地不知道优先选哪一个珍宝!【3】
越来越多的学术实验室和公司正在利用 AlphaFold2 来开发疫苗、设计药物、制造分解污染物的酶等等。
3.2 OCT技术
1991 年,Fujimoto、Huang、Swanson 及其同事发表了一篇关于他们的技术的论文,他们将其称为光学相干断层扫描 (OCT)。
Medline数据库以"optical coherence tomography"[Title]为检索词,可以看到共有2.1万篇论文收录。
进一步通过文献鸟进行大数据分析和可视化展示。
A,研究者贡献分布
Fujimoto、Huang、Swanson的排序也反映出了三位科学家在OCT领域的贡献,Fujimoto显然最高,其名字两种拼写的贡献累计达到了980.3,Huang其次,Swanson则未进入到OCT研究贡献最大的前十位,不过其在研发OCT中起到关键作用。
从OCT研究最有影响科学家有两位是心血管医生也可以看出,尽管OCT 在眼部的应用远远超过其他应用,但全球的专家和实验室研究人员正在探索其在其他医学领域的潜力,包括心脏病学、手术指导、胃肠病学和皮肤病学,以阐明我们对疾病的理解并为临床决策提供信息。
参考资料来源:
【1】 https://laskerfoundation.org/
【2】 https://en.wikipedia.org/wiki/Lasker_Award
【3】 https://www.nature.com/articles/d41586-023-02892-z
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本文只是分享和解读公开的研究论文及其发现,以作科学文献记录和科研启发用;并不代表作者或本公众号的观点。
为了给大家提供一个完整而客观的信息视角,我们有时会分享有冲突或不同的研究结果。请大家理解,随着对疾病的研究不断深入,新的证据有可能修改或推翻之前的结论。


本期编辑Henry,微信号healsan。助理:ChatGPT
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