一次采血
能精准预测数百种疾病风险
一滴血
就能提前15年预知痴呆风险
这不是科幻
而是一位复旦90后青年研究员
在大数据挖掘方法与生物/临床医学交叉领域
实现的突破
统计学背景出身的他
如今主攻脑重大疾病的智能诊断与预测
相关成果以第一作者（含共一）发表于
cell、nature metabolism、nature aging
等国际综合性期刊
在学生眼里，他是高效的“实干派”
不空谈、不摆架子
科研敢啃硬骨头
创业自己跑流程
清晨六点，课题组微信群里
常会弹出他分享的期刊文章
深夜十一二点，学生给他发消息
他经常秒回
这份专注与投入
让他在专业领域快速崭露头角
2025年12月
复旦大学类脑智能科学与技术研究院
（以下简称“类脑研究院”）
青年研究员、博士生导师尤佳
入选第五届“上海科技青年35人引领计划”
一年攻关，破局痴呆“发现即晚期”
如果能提前10-15年预知自己是否会得阿尔茨海默病，你会想知道吗？
在现实中，当记忆开始模糊、行为出现异常，甚至在医学影像中已经看到脑结构的器质性改变时，许多脑疾病往往已进入中晚期，损伤难以逆转。
“身体不会在某一天突然出问题。”尤佳说，“只是我们过去看见得太晚了，其实在发病的十几年前，体内的分子水平就已经变化了。”
《中国阿尔茨海默病报告2025》显示，中国的阿尔茨海默病及相关痴呆患者已达1699万。随着人口老龄化加深，阿尔茨海默病已成为我国第五位致死病因。更为严峻的是，除确诊患者外，还存在一个规模更大的“前驱人群”——国内约有4000万轻度认知障碍患者，有可能进一步发展为阿尔茨海默病。
对阿尔茨海默病的患者而言，患病意味着失去清醒、自主与尊严；对家庭而言，则是长期、高强度照护带来的身心消耗。
“所以要从被动治疗转向主动发现。”尤佳说。他将研究视角聚焦血液里的蛋白质，在健康人群与潜在患病人群之间进行系统比对，寻找那些在症状出现前十几年就已发生显著变化的分子信号，试图把阿尔茨海默病的早期识别窗口前移，在“未病态”阶段实现提前干预。
随着研究推进，团队逐渐发现，一些蛋白分子信号并不只对应一种疾病。例如，gdf15等蛋白在多种脑疾病中都呈现出显著差异。这也促使尤佳不断思考：如果疾病在分子层面存在交叉机制，那么研究也应该从单一疾病，扩展为对多种疾病的整体分析，刻画不同疾病之间的分子关联结构。
最终，相关成果发展成为一张覆盖多种疾病的“人类健康与疾病蛋白质组图谱”，并以《健康与疾病血浆蛋白质组图谱》为题，发表于国际顶级期刊cell。
蛋白图谱完成后，研究并未停步。2025年下半年，团队又绘制了代谢组图谱，并开始整合遗传、蛋白、代谢、生化等多组学数据，与影像和认知等表型对照分析。在尤佳看来，只有把这些因素放在一起，才能更完整地理解疾病。
尤佳用“盲人摸象”来形容传统研究范式，无论是遗传、蛋白还是行为，单一维度的研究都可能只触及局部，但人体是一个精妙且复杂的系统，只有把不同维度的数据勾连在一起，才能把这头“大象”拼出来，加深对疾病的理解。
他希望构建一张“疾病关系网”，能够理解不同疾病共享的风险因素。
统计跨界“脑疾”，他用算法解决临床问题
尤佳并非医学背景出身，在香港大学读博期间，专攻统计精算方向。博士期间，人工智能技术进入快速发展期，计算机视觉率先成熟并走向应用，医学影像便是其中重要的落地场景之一。
在与香港医院管理局的合作过程中，尤佳接触到一批来自脑卒中患者的脑影像数据，他一边自学相关方法，一边向不同领域的研究者请教，将统计与计算方法引入医学影像分析中。项目成果获得香港医院管理局的高度认可。
这让尤佳第一次真切感受到，算法并不只是停留在模型和指标上的工具，它可以进入临床场景解决现实问题。自此，他将研究目光转向数据与医学的交叉领域。
2020年底，尤佳正式加入复旦大学类脑研究院，在类脑研究院冯建峰教授和复旦大学附属华山医院神经内科郁金泰教授的联合团队开展博士后研究工作，系统参与到以真实人群数据为基础的脑疾病科研工作中。
尤佳很喜欢类脑研究院的大楼，设施新，科研氛围好。“真正吸引我的，是研究院提供了一个能把资源、数据和人真正连接起来的交叉平台。”他说，研究院与多家复旦大学附属医院建立了稳定的合作机制，定期组织的“意向交流会”，像红娘一样，为不同学科背景的人“牵线搭桥”，为交叉研究创造有利条件。
还记得2024年暑假，尤佳正联合附属华山医院攻关一项关于人类健康与疾病蛋白质组图谱项目的研究。由于课题体量庞大、涉及多种疾病，他们索性组建起一个学科背景高度交叉的小组，在枫林校区申请了一间暑期临时空置的办公室，连续数周开展一场“封闭式研究”。
办公室并不大，布置也很简单，只有一张长桌、几把椅子，八九个人围坐在一起。小组成员大多来自附属华山医院的医学生，尤佳是其中唯一的博士后，主要负责整体研究框架设计与数据计算。
最开始的难，是跨领域的磨合。
“做交叉领域的研究，会有一个慢慢适应的过程。”一开始，尤佳总遇到和医学生“不在一个频道”的时刻，例如双方对“创新点”的理解都有差异。
一周至少五天，大家在办公室一起推进工作。课题被拆解成不同模块，每个人都埋头处理手头的任务，办公室里只有键盘敲击声此起彼伏。
随着一次次组会交流，讨论逐渐深入，临床背景的成员逐渐了解模型与算法，尤佳也开始能理解一些生物机制。研究推进，越来越顺。
人类健康与疾病血浆蛋白质组图谱
最终，团队产出了一个开放共享的“蛋白质-疾病资源库”。研究者可以在其中查询不同疾病的相关蛋白，了解可能涉及的生物通路机制，并进一步筛选潜在的药物干预靶点。目前，这一资源库以公开网站的形式免费开放，访问量已超过五万次。
做科研、搞转化、带学生的“多面手”
资源库上线后，团队很快便收到来自外界的反馈。起初，尤佳以为主要的使用者是高校和科研机构，因为很多结论仍需进一步的基础实验来验证。
但他惊讶地发现，大部分发来邮件咨询的，是生物医药公司。
业界对此很感兴趣，提出的问题也很直接：哪些蛋白值得进一步验证？哪些可能成为成药靶点？这也让尤佳意识到，论文成果从“发表”走向“应用”，还需要进行“产业化”“商品化”。
目前，尤佳正在着手推进一家与蛋白检测相关的初创公司，团队主要落脚在江湾校区附近的湾谷科技园。
“并不是为了开公司而开公司，而是通过成立公司，生产出真正的产品，才能把好的研究成果用到老百姓身上。”尤佳想做的，是打造人类血液检测的2.0版本，让血液检测覆盖更多疾病场景。
然而，做产品和做科研是两码事，科研可以试错，产品出错的代价几乎难以挽回。尤佳坦言，公司成立后，投资推进、团队运转、成本控制、生产工艺、质量监管等压力接踵而来，还要对员工、合作方及每一个家庭负责。
这份在科研和创业中持续学习、突破自我的劲头，同样体现在他指导学生的方式中。
尤佳课题组的学生学科背景也十分多元，涉及软件工程、生物、药学、数学、大数据等多个领域，因此，他在为学生制定课题时，会结合每个人的专业背景，针对性推荐适合他们探索的研究方向。
“尤老师带学生非常用心，而且细心。”2024级生物医学工程专业直博生李佳蔚，在入组时几乎是科研“小白”。她的第一篇论文前后修改了七版，打磨了三四个月，“老师手把手带我改”。这份扎实的学术基础与规范的科研训练，让她在后续独立开展课题时，更加从容笃定。
在学生眼中，课题组里的节奏紧凑而清晰：周三固定一对一讨论，周日全体大组会，遇到问题随时线上沟通。这种节奏感，常常让他们感到很踏实。
2025级生物医学工程专业博士生刘錾，对一次一对一汇报印象深刻。由于课题尚处于起步摸索阶段，在踏进办公室前，他还有种混乱、无助的感觉。但尤佳并没有责备他，而是拿出一块电子手写板，在上面画思路图、拆解问题，一步步引导刘錾思考。看到尤佳梳理的技术线路图后，他“一下子特别清楚”。
当被问及“遇到瓶颈怎么办”，尤佳的回答出乎意料地简单。
“就停下来，想一想，问一问。” 他说。回头看看之前的路径有没有疏漏，再主动去交流请教，身边总有人能从不同角度给出新想法，有时未必非要“直走”，或许绕个弯、换条路，难题就迎刃而解。
对尤佳而言，无论是科研攻关、跨界合作，还是带教学生，本质都是把问题一步步拆解清楚，再把事情一件件做出来。
“我的科研价值观很简单。”尤佳说，“就是做对社会有用的事情。”
组 稿
校融媒体中心
文 字
陈晨 叶鹂
图 片
李玲 受访者提供
编 辑
彭静
责 编
叶鹂 殷梦昊
上观号作者：复旦大学
热门跟贴