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我们的首要目标是更好地理解阿尔茨海默病发展和进展的机制，从而开发可临床应用的个性化医疗模型，预测患者特定的疾病轨迹（例如 Franzmeier 等人，《阿尔茨海默病与痴呆》，2020 年）。

我的团队的研究重点是提高我们对炎症小体在中风后自身炎症中的作用的理解。

心血管疾病和中风是全球范围内导致死亡和残疾的主要原因。尽管在理解心血管疾病病因方面取得了重大进展，但其负担仍在不断增加。我们致力于通过制定精准个性化的预防策略来优化心脑血管健康，这是迫切的需求。我们利用来自流行病学研究和人类生物库（基因组学、转录组学、蛋白质组学、影像学）的大规模多维数据，并应用生物信息学工具为此类策略提供指导。我们特别关注动脉粥样硬化，它是心血管疾病和中风最常见的病因之一。

我们的研究小组使用计算分析和机器学习算法，从健康和疾病状态下复杂、多模态和多尺度的大脑数据集中识别模式和关系。我们与国内外合作伙伴合作，应用计算生物学和计算机视觉领域的新方法，从大脑数据集中获得新的见解，主要关注神经血管和神经退行性表型。我们专注于从复杂的高维数据集中学习可解释的表征，以便我们能够轻松解释结果的生物学相关性，并最终理解潜在的疾病机制。

尽管过去几十年来，针对中风患者的急性治疗方案取得了巨大成功，但我们仍然无法针对中风的慢性后果（例如长期运动障碍或认知衰退）提供针对性的治疗方案。开发新型治疗方法的先决条件是加深我们对大脑自身如何在不同层面（从网络到细胞和亚细胞水平）处理结构损伤的理解。我们从临床研究和动物模型中了解到，脑损伤会诱发可塑性机制并启动内在修复过程。

我们致力于探究动脉粥样硬化性心血管疾病的细胞和分子机制，旨在理解疾病的发生发展。我们致力于通过广泛的细胞和分子生物学技术、尖端的多组学方法、体外和细胞实验以及转基因动物模型，寻找新的治疗靶点和细胞类型特异性机制。

我们实验室的研究重点是探究肠道微生物组与中风后大脑之间的双向联系。这一研究范式将有助于开发新的治疗策略，以改善中风患者的康复。

现代科学面临的一个根本挑战是了解大脑在健康状态下如何运作，以及在疾病状态下究竟出了什么问题。我们开发并实施了3D成像技术，以便能够生成啮齿动物完整器官和身体的最高分辨率视图。我们开发了DISCO线组织透明技术，该技术已为来自不同生物医学研究领域的科学家提供了巨大的实用价值。总而言之，这种方法提供了对相互关联的生物系统的整体视图，从而能够以客观的方式感知生物机制。