学院“运动与健康科研创新团队”在交叉研究方向取得进展。团队教师王海棠博士以第一作者兼通讯作者在SCI 期刊《Genes》发表论文《Integrating Network Analysis and Machine Learning Identifies Key Autism Spectrum Disorder Genes Linked to Immune Dysregulation and Therapeutic Targets》。该成果体现了学院科研团队在数据科学与健康科学交叉方向的又一突破。

核心发现显示，功能富集分析揭示了 ASD 相关的关键生物过程，CMap 预测的潜在药物与部分临床试验结果相一致；随机森林分析筛选出十个关键特征基因：SHANK3、NLRP3、SERAC1、TUBB2A、MGAT4C、TFAP2A、EVC、GABRE、TRAK1、GPR161，免疫浸润分析显示这些基因与多种免疫细胞类型存在显著相关性，提示免疫微环境的复杂多效性；ROC 分析显示多数 Top 基因具备较强区分 ASD 与对照的能力，特别是 MGAT4C（AUC = 0.730），提示其作为稳健生物标志物的潜力。本研究有效链接基础转录组发现与临床应用之间的距离，为理解 ASD 病因与提供潜在治疗线索作出贡献，未来可在临床研究中验证上述潜在药物的疗效，并深入探究所识别基因的生物学功能，以开发更具针对性和有效性的 ASD 治疗策略；同时推动基于基因与免疫特征的早期诊断工具开发，提升 ASD 的早期识别与干预效果，建议后续临床研究在药物疗效验证和关键基因作用机制阐明方面加大力度，以实现精准治疗。

《Genes》为 MDPI 出版的开放获取（Open Access）同行评议期刊，聚焦基因组学与遗传学，强调研究的原创性、方法学透明与数据可重复性。期刊覆盖基因结构与功能、基因调控、变异致病机制及临床转化等方向，最新影响因子为 2.8。