12月10日下午京港感染论坛的科研板块在线上正式举行。本版块的两位版主分别是中国科学院微生物研究所朱宝利教授和同济大学附属上海市肺科医院余方友教授。

首先是来自国家人类基因组北方中心的张延明教授带来的基于机器学习方法检测HIV-1分型及应用的分享。张教授指出艾滋病是危险人类健康的疾病，向我们介绍了HIV的分类分型，明确了流行重组型（CRFs）在HIV-1的全球流行中起到重要的作用。张教授讲到，过去我们都是通过序列相似性比对，基于模型方法和系统发育树等来追根溯源。其次，张教授给我们带来了新的科学技术——“机器学习”。机器学习的方法主要分为监督学习和无监督学习，通过预测优化模型或直接对数据进行建模，从而提高机器模型检测HIV-1的准确效率。接着张教授通过数据的采集、前处理、学习模型、预测以及后面的效验等五个方面向大家更具体地介绍了机器学习方法在HIV-1分型检测上的应用。张教授指出，未来将会基于机器学习开发新的方法准确检测基因序列重组及位点和预测序列突变耐药性。最后张教授希望通过自己和团队的工作，对中国的艾滋病的防治和病原检测做出贡献。相信在未来，我们中国会因为有像张教授和他的团队成员们这群热衷科研，心系人民的人而最终实现“生命至上，终结艾滋，健康平等”！

第二位是来自首都儿科研究所的袁静研究员。首先，她简要介绍了菌群失调及其危害，指出它可能会导致一系列疾病，如抑郁症、自闭症和老年痴呆等。随后，她从科研的角度简要介绍了菌群失调常用的研究方法。最后，她就她们团队的科研工作进行了详细报告。袁静研究员从一个细菌性自酿酒综合征ABS/AFLD病例切入，讲述了她们如何在患者肠道鉴定了高丰度克雷伯菌，阐明与脂肪性肝病的联系及致病机制，并在动物模型中进一步证实其关键作用。此外，她们还研究了噬菌体在治疗这一疾病的可能前景。袁静研究员的报告针对菌群失调导致脂肪肝病的病因、机制及治疗做了非常系统的介绍，令我们受益匪浅。

来自厦门大学附属中山医院的检验科主任杨天赐教授以自身11年前发现的临床问题到最后转化为科学研究为例子深入浅出地为我们讲解了临床研究的必要步骤。杨教授从临床最常见的现象出发——神经内科的住院病人常常患有神经梅毒且并发糖尿病，提出科学假设——两者是否有关联？通过回顾性病例对照研究，关注纳入对象的空腹血糖、糖化、发生率三个指标，最终发现神经梅毒和糖尿病两者间有关联，但其具体机制尚未了解。此外，他还详细例举了RPR作为梅毒疗效指标的可行性变化。从最开始的将治疗后RPR有4-6倍的下降或转零可作为梅毒疗效判断指针到后来通过基础研究发现RPR阴性其不能作为梅毒活动性和疗效的判断指标。

杨天赐教授能从临床上常见的现象着手，发现可能存在的问题，并通过前期严谨的实验设计进行临床试验研究。杨教授善于思考，敢于挑战科学的精神非常值得我们学习。余方友教授在最后的总结中也对大家提出了殷切希望，希望在临床上有更多像杨教授一样能在常见临床问题中发现问题，去探究、去实践、去总结的探索者，从临床问题出发，最后又指导临床实践。

清华大学的张敬仁教授从血流感染的背景讲到败血症的主要病原体，由荚膜的形态特征、致病性、结构多样性、荚膜多糖合成过程等，到荚膜的作用机制及荚膜血清型与毒力的关系等，深入浅出地为大家分享了本次内容。荚膜在血流感染中起着重要的作用，张教授讲述了荚膜血清型与毒力的关系，包括在血液中的生存、半衰期等。弱毒型荚膜很快被肝脏捕获，并会在短期内被巨噬细胞、中性粒细胞清除，而强毒型荚膜会在血液中保持循环。肝脏Kupffer细胞负责清除血液循环中的细菌，荚膜和Kupffer细胞的亲和性决定了致病菌血清型之间在毒力方面的巨大差异。Kupffer细胞是高致病菌荚膜免疫逃逸的主要靶标细胞。这些发现也可以解释临床现象——为什么肝功能损伤的人对细菌血流感染更加敏感。张教授的讲课不仅具有细致严谨的科研思维，也结合临床提出了进一步的展望。