2024年12月12日，来自斯坦福大学生物医学数据科学系的蔡嘉辰博士应邀莅临欧洲杯竞猜平台临床研究中心并做题为“Dynamic factor analysis with dependent Gaussian processes for high-dimensional gene expression trajectories”的报告。蔡嘉辰博士的研究方向涉及贝叶斯统计、高斯过程，近年来在国际知名期刊发表多篇论文。在报告中，她提出一种贝叶斯方法来揭示基因和通路之间的关系并预测基因表达。
在一项既往Human Challenge Study的研究中，纳入17名接种H3N2疫苗的个体，在16个时间节点收集他们的血样，从而建立一个涉及11,961个基因表达的队列。受到该研究的启发，蔡嘉辰博士开展研究，试图找到疾病生物学过程中的关键通路及相关生物标志物，刻画通路间的相互作用，并通过生物学通路来区别具不同临床结果的患者。蔡嘉辰博士创新性提出的模型，允许通过依赖性高斯过程（DGP, Dependent Gaussian Processes）及贝叶斯稀疏因子分析（BSFA, Bayesian Sparse Factor Analysis）将观察到的高维基因表达轨迹映射到未被观察到的低维通路表达轨迹。经过模拟和实际数据分析，证明该模型具有十分优异的性能。为了适应该模型，蔡嘉辰博士还提出了蒙特卡洛期望最大化（MCEM, Monte Carlo Expectation Maximization），MCEM的模块化结构使其可推广到其他涉及DGP的复杂模型。
进入精准医学时代，在潜在生物学通路水平上描述复杂疾病是科学发展的方向。蔡嘉辰博士提出的方法为与会者在该领域的进一步探索提供了启迪。
