全国特等奖！这支团队有“秘籍”
在中国
平均每分钟有8个人被确诊为癌症
癌症已成为
威胁人类生命健康的“头号杀手”
早发现、早干预、早治疗
是各国应对癌症的共识
近日，安徽农业大学理学院和信息与计算机学院共同指导的学生作品《助力人类抗癌研究——基于人工智能算法的生物学位点预测工具》斩获第十八届“挑战杯”全国大学生课外学术科技作品竞赛主体赛全国特等奖。
“癌症筛查就是为生命争取时间，我们就是在和时间赛跑。”项目负责人闫晓迪表示，“我们的研究主要是基于人工智能算法，对生物学位点的准确预测，从而达到对癌症的早期筛查，对于降低癌症的发病率和死亡率具有重要的意义。”
是什么样的项目
可以突破重围、脱颖而出？
急国家之所急，想国家之所想
“科研不是纸上谈兵，必须要实实在在地聚焦国家战略、了解社会需求。”项目指导老师祝小雷谈起了研究方向的诞生。癌症是威胁人类健康安全最严重的疾病之一，但现有癌症的早期筛查方法存在检测周期长、检测花费高、预测准确率低等不足。“能不能找到一种快速准确灵敏的检测方法？”这是个急需解决的科研项目，项目团队一拍即合迅速投入研究。
“人体内有一类和人类细胞的癌化息息相关的特殊生物学位点，这类位点通过一定的理化反应作用于基因或蛋白的特定位置，进而影响细胞癌变基因的表达，引起人类癌症。”闫晓迪介绍说，“近年来，随着人工智能模型和大数据技术的不断发展，我们就想着，是不是可以尝试利用人工智能的方法进行生物学位点上的检测和预测？”
找准目标方向，集中全力攻关
400多个日夜的辛苦尝试，400余篇相关文献阅读、63种算法组合设计、147000小时累计模型训练时长……团队完成了9种生物学位点的模型构造、6个网络服务器的精心搭建，首次将SHAP XGBoost算法在m5c位点上进行运用，并且取得了比国际报道最优准确率还高2.2%的成绩，较最新研究提升幅度为142%。
“与传统的检测手段相比，我们的检测价格从每组1000元降低至每组0.1元，检测时间由原来的3天/条缩短至1秒/条，具有更快的检测速度、更低的预测成本。”团队搭建的预测网站简单易用，实现了生物学位点的自动化预测，可以做到“一键”“一秒”得到预测结果。
据闫晓迪介绍，目前团队已成立一家生物科技有限公司，与多家企业签订了合作意向书，一些来自医院、研究机构的试用者也对项目给予高度肯定。
本届“挑战杯”累计吸引全国2000多所高校、40余万件作品、250万名学生参赛。
团队是如何
一路过关斩将，问鼎“挑战杯”桂冠？
比赛的过程是艰难的过程
“准备比赛是一个‘艰难’的过程，本身就是对自己的一种挑战，我们也是在和时间赛跑。”项目成员马之倩回忆起备赛的点点滴滴。自备赛以来，无数个日夜的打磨，无数次埋头的修改，无数份项目计划书，无数张幻灯片草稿……马之倩说她已经不记得进行过多少次讨论和尝试，特别是在比赛进入到白热化阶段时，大家都通宵奋战，想把项目每一个关键点打磨到极致。
“时间紧张对我们来说也是困难之一，准备比赛和上课、考试经常撞在一起。而熬夜更是常态，经常凌晨两三点我们还在完善材料。”马之倩表示，累的时候，也会怀疑，这种付出值不值得？
但是随着项目的进展，让马之倩感受到强烈的责任感和使命感。“当发现自己也能‘学以致用’，让社会变得更好，让更多人看到希望，一种自豪感就油然而生，觉得一切付出都是值得的”。
比赛的过程是成长的过程
团队成员吴琪从本科时就进入团队，研究生期间依旧扎根在这个项目，在持续地钻研中不断突破创新。
“从大赛过程中得到的收获比大赛结果更重要。不要害怕付出，不要为了比赛而做项目。”谈及比赛的最大感受，吴琪觉得“挑战杯”的意义并非是让人人都去争取获奖，而是告诉我们“要保持一颗勇于探索、敢于创新的心”，尤其是要立足国家发展，把个人成长成才和国家发展紧密结合起来，创新才能有更大、更广阔的舞台。
吴琪表示，除了队员们的坚持和付出，学校浓厚的科技创新氛围，学校学院提供的资源帮助、给予的培养支持，指导老师的悉心深入指导……对这次“挑战杯”特等奖的获得都起到了很大的作用。
本届“挑战杯”自2022年6月启动以来，学校高度重视、精心组织，各部门、各学院协同联动，频出实招、真招，邀请专家现场指导，开展专题辅导培训50余场，为参赛学生提供政策、资金、师资、场地“全套”支持，助力参赛团队把内心的好创意、好项目变成了实实在在的成果。在本届“挑战杯”全国总决赛中，我校共获奖15项，实现了新的突破。
“激发学生创新动力、为学生创新保驾护航，是我们所追求的。”校团委负责人说，“接下来，学校将继续搭建创新平台、厚植创新沃土，为青年建功立业、成长发展提供坚实保障。”
行而不辍，未来可期
目前，该项目已发表核心论文15篇，团队成员主持、参与创新科研项目12项、授权软件著作权4项、申报国家发明专利12件、获国家级奖项17项，团队负责人也以优异成绩保送至中国科学院大学再生医学专业继续深造。
行而不辍，未来可期。“比起对于过去的肯定，‘挑战杯’更多地意味着对未来的鞭策。”他们对未来充满期待，“我们还将继续研究多模态算法、自然语言处理GPT算法和图深度学习在精准医疗以及癌症治疗方面的应用。提升位点预测技术，助力人类健康事业，我们一直在路上。”
信息来源 | 挑战杯特等奖获奖团队
责任编辑 | 文诗璐