王向学

信息来源: 发布日期:2022-07-29

王向学博士,毕业于美国凯斯西储大学生物医学工程系“计算图像与个体化诊断中心”,师从国际著名病理图像分析专家IEEE、AIMBE会士Anant Madabhushi教授。毕业后进入罗氏制药美国,担任高级图像科学家继续从事病理图像计算在癌症辅助诊断方面的研究与分析工作,具有长期且持续的病理图像分析与计算机辅助系统研发经验,在计算病理领域,尤其是其在肺癌领域应用方面上发表过多篇高影响力文章,累计Google Scholar引用次数近500次,获批相关美国专利7项。现为南京信息工程大学校聘副教授、龙山学者。研究方向为医学图像分析、基于大数据的癌症预后预测、患者生存时间以及治疗效果的预测。以肺癌为例,早期肺癌通常可以通过手术切除进行治疗,但是癌症术后复发高达50%。虽然辅助化疗被推荐用于高风险早期患者,但传统临床指标缺少对患者复发风险的量化。因此如何使用辅助化疗提高患者生存时间是一个亟待解决的临床挑战。通过病理图像特征、大数据分析和统计学习的方法,预测肺癌患者术后复发风险、量化生存因子,从而实现临床个体化治疗方案的制定,提高患者生存质量。

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代表性论文:

[1]Wang X, Barrera C, Bera K, et al. Spatial interplay patterns of cancer nuclei and tumor infiltrating lymphocytes (TILs) predict clinical benefit for immune checkpoint inhibitors [J].Science Advances, 2022. (Science子刊, IF=14.14)

[2]Wang X, Bera K, Barrera C, et al. A prognostic and predictive computational pathology image signature for added benefit of adjuvant chemotherapy in early stage non-small-cell lung cancer[J].EBioMedicine, 2021, 69: 103481. ((IF=8.14)

[3] Corredor G,Wang X, Zhou Y, et al. Spatial architecture and arrangement of tumor-infiltrating lymphocytes for predicting likelihood of recurrence in early-stage non–small cell lung cancer[J].Clinical cancer research, 2019, 25(5): 1526-1534.(共同第一作者,IF=12.8, Top 10 Medical breakthrough)

[4]Wang X, Janowczyk A, Zhou Y, et al. Prediction of recurrence in early stage non-small cell lung cancer using computer extracted nuclear features from digital H&E images[J].Scientific reports, 2017, 7(1): 1-10. (IF=5.13, Top 100 Oncology Paper)

[5] Lu, C., Koyuncu, C., Corredor, G., Prasanna, P., Leo, P.,Wang, X., Janowczyk, A., Bera, K., Lewis Jr, J., Velcheti, V. and Madabhushi, A., 2021. Feature-driven local cell graph (FLocK): new computational pathology-based descriptors for prognosis of lung cancer and HPV status of oropharyngeal cancers.Medical Image Analysis, 68, p.101903.

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