约翰霍普金斯大学生物医学工程研究方向

　　1.生物医学数据科学

　　生物医学数据科学涉及对大型生物医学数据集的分析，以了解生命系统的功能。该学校在生物医学数据科学方面的学术和研究计划以开发新的数据分析技术为中心，以便了解疾病机理并以较低的成本提供更好的医疗保健。

　　重点研究领域包括：

　　计算科学

　　该学校正在计算机科学，数学和生物医学工程之间的接口上工作，以推进计算技术来解决个性化医学中的广泛问题。

　　机器学习与数据科学

　　该学校正在创建高通量软件，用于使用机器学习从海量数据集中提取符号和本体信息。

　　生物医学数据

　　该学校正在将生物医学数据与高性能计算相集成，以分析涉及现代机器学习和人工智能工具的数TB数据。

　　科学即服务

　　该学校通过开发新颖的基于云的技术来共享数据集和工具，从而提供集成在软件中的科学解决方案。

　　生物医学云

　　该学校正在建设关键资源，以提高医疗服务的质量。例如，计算性重症监护医学和PhysioCloud已成为重症监护病房的模型，而MRICloud提供了高通量磁共振图像分析技术，可以集成到放射工作流程中。

　　2.计算医学

　　计算医学旨在通过开发疾病的计算模型，使用来自患者的数据对这些模型进行个性化以及应用这些模型来改善疾病的诊断和治疗来促进医疗保健。该学校正在使用这些患者模型来发现新颖的危险生物标志物，预测疾病进展，设计最佳治疗方法并确定新的药物靶点，以用于癌症，心血管疾病和神经系统疾病等应用。

　　重点研究领域包括：

　　计算分子医学

　　该学校通过学习可能的和不太可能的生物分子浓度以及它们如何随时间变化以做出更明智的临床决策，来深入了解分子网络。

　　计算生理医学

　　该学校正在开发一种疾病模型，该模型结合了跨生物组织各个层面(从分子和细胞到组织和器官系统)的信息，并将这些模型应用于患者护理。

　　计算解剖医学

　　该学校正在将数学理论应用于建模解剖结构及其在健康和疾病中的变化。示例包括识别神经精神疾病和神经发育障碍中的大脑形状和连接性差异，以及对表征心脏疾病的心脏形状和运动变化进行分类。

　　计算医疗保健

　　该学校正在整合生物医学信号处理，计算模型，机器学习和健康信息学，以通过电子健康记录，生理时间序列数据和基因组学开发个性化医学的新方法。

　　3.基因组学与系统生物学

　　基因组与系统生物学将该学校基因组和表观基因组中的信息与生物系统的功能联系起来，从细胞到组织和器官。该学校正在开发新的计算和实验方法，以进行基因组的系统分析，建立跨越长度和时间范围的模型，并使用合成生物学设计用于人类健康的新生物医学系统。

　　重点研究领域包括：

　　基因组大会

　　该学校正在开发新颖的基因组组装方法，可以利用最新的测序技术重建各种大小的基因组。

　　转录组学和RNA测序

　　该学校正在建立计算方法，以将数据转换为准确的基因活性读数，并比较各种条件下的基因表达。

　　个人基因组学和数据建模

　　该学校正在开发对基因组，表观基因组和转录组数据进行大规模集成分析的新方法，以更好地预测遗传变异对人类健康的影响。

　　基因组与表观工程

　　该学校正在使用新工具来编辑基因组和表观基因组，并确定环境与遗传学之间的联系以预防和治疗疾病。

　　纳米孔测序

　　该学校正在开发新技术，以确定用于个性化医学的单个DNA分子的序列和表观遗传修饰。

　　工程细胞命运

　　该学校通过学习基因组如何提供基因表达的时空控制来指导细胞命运的转变。

　　合成生物学

　　该学校正在设计，制造和整合新的生物成分，从单个基因到整个染色体和基因组。

　　4.影像与医疗设备

　　成像与医疗设备涉及对空间和时间分布以及信号的测量，范围从分子和细胞到器官和整个种群。将数学，物理和生物系统与新设备和计算算法的工程结合在一起，该学校在成像与医疗设备领域的学术和研究计划集中在新技术和数据密集型分析上。

　　重点研究领域包括：

　　先进的生物光子学

　　该学校正在使用新颖的光学成像技术，包括荧光和断层扫描显微镜以及内窥镜，以进行早期疾病检测。

　　图像分析和配准

　　该学校正在应用数学模型来使多模式图像变形对齐并分析信息，以了解阿尔茨海默氏病和其他神经系统疾病的疾病和治疗反应。

　　成像算法

　　该学校正在开发一系列使用高保真物理模型，鲁棒统计方法和机器学习的成像算法，并将其应用于计算成像以及MRI，CT和核成像中的高级图像重建。

　　新型成像系统

　　该学校正在为光学内窥镜，分子成像，超声，CT和MRI建立新的成像技术。

　　影像引导干预

　　该学校正在创建新的成像平台和技术，例如锥束CT，图像配准，导航和机器人技术，以将成像技术应用于高精度的干预措施。

　　5.免疫工程

　　利用免疫系统的力量来治疗癌症等疾病，并促进组织再生，从而改善愈合和修复效果。

　　重点研究领域包括：

　　仿生材料

　　该学校正在通过仿生学和先进的材料设计来控制在宏观和纳米尺度上调节免疫细胞反应的信号。

　　再生免疫学与衰老

　　该学校正在创新的平台可调节先天性和适应性免疫反应，以促进组织再生和伤口愈合。该学校正在研究衰老对免疫系统的影响及其在修复和疾病中的功能。

　　免疫肿瘤学

　　该学校正在创新的平台可调节免疫反应，以增强疫苗效力，增强药物输送系统并改善癌症治疗。

　　主机防御

　　该学校正在设计新的基于材料和细胞的疗法，以纠正针对自身和自身免疫性疾病的不当免疫反应，或者针对消除外来入侵者的身体而增强免疫疗法。

　　系统免疫学与计算免疫工程

　　该学校正在研究免疫细胞如何相互连接以及组织如何发挥其功能。该学校正在建立细胞和组织功能的系统模型，以提供指导实验和转化研究的见解，并利用生物信息学改善新抗原的发现。

　　分子工程学

　　该学校正在 重新设计天然蛋白质，并创建全新的蛋白质，作为了解和操纵免疫反应的工具。该学校正在发明生物技术来指导免疫细胞的功能。

　　合成生物学

　　该学校正在设计，制造和集成新的生物组件，从单个分子参与物(例如蛋白质)到基于细胞的平台，应有尽有。

　　6.神经工程

　　应用创新的实验和数据驱动方法来理解，诊断和治疗脑部疾病。

　　重点研究领域包括：

　　神经实验

　　该学校正在开发和利用实验方法来测量和操纵大脑的认知功能。这些努力包括系统神经科学和大脑映射的新方法。

　　神经科技

　　该学校正在设计和部署用于感知和控制大脑和人类行为的工具，包括神经形态工程，智能代理，修复设备和机器人。

　　神经数据

　　该学校正在建立数据密集型脑科学能力，集成神经信息学，计算神经科学和机器学习系统，以分析和建模各种规模的神经科学数据集。

　　神经发现

　　该学校正在发现神经和连接套编码的基本原理，学习大脑的内在坐标系，并破译大脑理解复杂现象的无与伦比的能力。

　　神经健康

　　该学校正在改善，恢复和增强正常和受损的神经功能，专注于神经系统疾病的诊断，预后和治疗。

　　7.转化细胞与组织工程

　　转化细胞与组织工程学开发并翻译了先进的技术，以增强或恢复分子，细胞和组织水平的功能。霍普金斯BME领导着转化细胞和组织工程学方面的工作，该工程学通过基础科学，工程学和临床努力将发现，创新和翻译联系在一起。

　　重点研究领域包括：

　　分子和细胞生物技术

　　该学校正在发明新的生物技术，以构建新颖的细胞微环境，创建靶向药物递送平台，并在离体和体内工程化细胞功能。

　　教学材料

　　该学校正在通过高通量合成和筛选平台，3-D打印工具和功能材料设计来控制在宏观和纳米尺度上调节细胞反应的信号。

　　细胞疗法

　　该学校正在将细胞重新编程为靶向治疗疾病的活疗法。

　　生物制造

　　该学校正在为新兴的全球生物经济提供生物和细胞技术的翻译服务。

　　计算再生工程

　　该学校正在努力了解跨多个长度尺度(从分子到组织)的整合细胞的动态行为。

　　系统生物学

　　为了设计改进的疗法，该学校正在努力首先分解复杂的细胞和组织反应，以识别基本靶标。

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