研究愿景
以队列多组学解析生命机制
我们以队列研究为基础，整合多组学数据，将临床表型与塑造人类健康和疾病的生物学机制相连接，把人群层面的发现转化为可验证的机制性见解。
关于我
欢迎来到我的个人网站，这里也介绍我的实验室与研究工作。我是周欣博士，现任复旦大学智能医学研究院长聘轨副研究员、课题组负责人，并任香港理工大学—斯坦福大学联合研究中心教授。我的核心兴趣是推动人工智能与医学深度融合，以更好地理解人类生物学并改善健康。
我的学术旅程始于上海。本科就读于复旦大学，2011 年从上海赴美深造，2019 年在 George Weinstock 教授指导下完成博士训练，随后于 2024 年前在 Michael Snyder 教授团队开展博士后研究。2025 年回到上海组建独立研究团队，围绕微生物组、多组学、统计建模、人体类器官与 AI 驱动的数字孪生开展交叉研究。
我也热衷于将科学想法转化为现实影响，并长期关注创新创业。我毕业于 Stanford Ignite 创新创业项目，这段经历加深了我对创新与成果转化的理解。工作之外，我喜欢摄影——用另一种方式观察细节、人物与我们所处的世界。
研究方向
AI 驱动的数字孪生与多组学
我们构建 AI 驱动的数字孪生模型，整合纵向微生物组、多组学、临床与生理数据。这些模型不仅用于数据分析，还能够模拟健康与疾病状态及其转变、检验机制假设并预测干预反应，为个体化预防与治疗提供支持。
基于脾脏与扁桃体的人体免疫类器官
我们利用脾脏和扁桃体等次级淋巴器官构建人体免疫类器官，研究不同微生物菌株及其他生物扰动如何塑造免疫反应。这些人体来源的模型可在更贴近生理环境的条件下，对候选微生物与干预措施开展机制验证。
炎症、肺动脉高压与精准医学
我们整合单细胞转录组、免疫组学、代谢组、脂质组与微生物组分析，解析肺动脉高压及其他慢性炎症性疾病的机制。目前重点研究宿主对 HERV-K 的反应，以及与系统性疾病相关的口腔微生物组信号，旨在发现可转化的生物标志物与治疗通路。
