2022年3月28日，中国医学科学院血液病医院（中国医学科学院血液学研究所）信息与资源中心首席技术专家陈俊仁、干细胞移植中心主任姜尔烈和儿童血液病诊疗中心主任竺晓凡团队联合在计算科学顶尖期刊《Nature Computational Science》上在线发表题为“Dynamic forecasting of severe acute graft-versus-host disease after transplantation”的研究论文。该研究基于成人和儿童移植患者队列（NICHE-GOAT）的临床数据进行数学建模，提出动态概率算法，解决了真实世界中血液病患者临床数据“多参数、小样本”的问题。
该研究建立了移植后重度急性GVHD预测模型（daGOAT），在成人和儿童队列中分别纳入了194和159个动态临床指标进行建模，模型在移植后100天内预测的AUROC峰值均超过0.78，预测效果显著优于MAGIC评分、Ann Arbor评分、基于围移植特征的静态模型和XGBoost动态模型。本研究对事前预警提示临床干预、降低不良事件发生率和提升患者获益方面进行了初步探索，也为未来在NICHE队列研究中，开展daGOAT模型前瞻性临床试验奠定了基础。
本研究是基于多维度、高质量临床数据资源整合的典型研究范例，为赋能血液系统疾病科学研究奠定了重要基础。近年来，依托信息与资源中心建设，所院拓新开展数据科学在血液学领域的落地和发力，有效打通信息系统孤岛，推进高质量的数据采集和多维度数据融合。特别是面向临床医生科研需求，针对具体科研场景，深入挖掘和分析科研数据，满足研究人员科研成长和临床发展的基础需求，为开展前瞻性、战略性、前沿性的高水平创新研究，打造国家级医学健康科技创新中心，服务人民生命健康提供了坚实保障。
中国医学科学院血液病医院（中国医学科学院血液学研究所）陈俊仁教授、姜尔烈教授和竺晓凡教授为该文的并列通讯作者。生物统计室助理研究员刘雪鸥、主治医师曹易耕、主任医师郭晔、研究实习员巩晓文、研究实习员冯雅慧和医渡云工程师王尧为该文的并列第一作者。项目的成功得益于信息与资源中心、干细胞移植中心、儿童血液病诊疗中心等多部门的协作与努力。该研究在天津市科技计划项目、国家重点实验室自主课题、中国医学科学院临床与转化医学研究基金的支持下完成。
撰稿：刘雪鸥 宋 振
编辑：柴子越
校对：董 源
审核：周家喜 程 涛