AQuA2流程图与主要技术创新。

本报讯 4月8日，自动化系于国强教授团队在《细胞》（Cell）期刊上合作发表了题为“量化分析分子时空信号的快速、精准、通用计算平台”的研究论文，提出了时空统一的生物分子信号分析理论，并开发了基于该理论的开源智能计算平台AQuA2。

该成果的关键突破是提出了时空统一的理论框架，攻克了事件分解这一核心技术，使得生命分子信号如钙信号和多巴胺信号在时间和空间两个不同的层面上得到统一的分析，无论是分子信号的空间变化还是时间上的动态过程，都可以得到准确灵活的检测与量化。该成果的突破也依赖于近年来人工智能与机器学习技术的进展。为了应对低信噪比环境和更庞大的数据规模，AQuA2采用了包含概率统计理论与先进机器学习算法在内的策略。譬如，序统计理论被用来刻画阈值操作带来的统计偏差，从而提高低信噪比状况下的鲁棒性。研究团队开发了双向推送线性组件操作算法等先进方法，使得AQuA2能够在不牺牲精度的情况下显著提高检测效率，运行速度提高约2倍，计算机内存使用效率提高约10倍。

这一科研进展不仅提供了一个开源实用技术工具AQuA2，具有多应用场景、高准确度、高运行效率、对用户更加友好的特性。更重要的是，该成果为连接微观分子活动与宏观生命现象提供了重要的理论桥梁。它能够很大程度上便于我们从生物分子的动态变化的角度研究神经系统、免疫反应、代谢调控等重要生命过程，在时空范畴上对生命过程做更精准深入的了解，为精准医疗、智能药物开发等临床应用提供关键技术支撑。

于国强为该论文的第一通讯作者，美国霍华德·休斯医学研究所米沙·阿伦斯和美国索尔克生物研究所阿克塞尔·尼默扬为共同通讯作者。

（自动化系）