Guangdong Medical University

2026第二十一届（深圳）细胞产业大会于6月27日在深圳大中华喜来登酒店圆满落幕！大会设展示区和干细胞、免疫细胞、单细胞和空间组学、细胞与基因、细胞外囊泡&外泌体、类器官与器官芯片等多场专题分论坛，邀请到科研院所、医疗机构、创新药企、生物治疗、生物技术和服务企业、产业链上下游企业、产业园区、投融资机构、行业协会及媒体等多位权威专家齐聚一堂，集中探讨该领域内的热点议题与未来趋势，共同推动细胞产业的快速发展。 主题演讲 一会场：干细胞&细胞治疗 邓文斌，中山大学药学院（深圳）院长、抗感染新药研发全国重点实验室副主任、广东省干细胞与创新药物工程技术中心主任、深圳市神经细胞再编程与CNS创新药物研究重点实验室主任 郑威，北大深圳医院细胞与基因治疗中心独立PI，研究员，博士研究生导师，深圳市"细胞免疫治疗临床研究重大公共服务平台"办公室主任兼项目执行人，深圳市"细胞质量联合检测中心"负责人，北京大学深圳医院细胞制剂质量保证部负责人/质量受权人 夏建川，中山大学附属肿瘤医院体细胞治疗与保健研究中心主任 刘哲嘉，齐碁生医股份有限公司董事长兼总经理，台湾尖端先进生技医药股份有限公司董事 谢文福，中山大学南方医院研究员，广州微赛尔医疗科技有限公司董事长 一会场：免疫细胞&单细胞和空间组学 于力，深圳大学总医院血液肿瘤科主任，深圳大学血液病研究所所长，深圳大学卡尔森国际肿瘤中心执行主任 卫荣汉，河南省华之源生物技术有限公司首席科学官、副总裁 潘星华，澳门科技大学医学部精准再生医学研究中心教授，兼任中药质量控制国家重点实验室教授、医学院生物医学科学博士生导师、药学院药学硕士生导师及澳门青年学者导师 袁冰，武汉珈创生物技术股份有限公司技术总监 张玉涵，解码（上海）生物医药科技有限公司转化医学顾问 黄琨，南方科技大学创新创业学院研究助理教授，细胞与基因治疗中心执行主任 李英睿，深圳碳云智能科技有限公司联合创始人、首席科学家 薛婧，北科生物科技有限公司临床项目管理经理 二会场：细胞外囊泡&外泌体 李富荣，国家CDE外审专家，广东省干细胞与细胞治疗工程技术研究中心主任，深圳市干细胞与细胞治疗重点实验室主任 程芳，中山大学药学院临床药学与监管药学副主任，教授 高博，苏州志恒生物科技有限公司董事长&总经理 李宏，杭州百桥医疗技术有限公司法人，总经理，杭州电子科技大学人工智能（自动化）学院教授 庞实锋，中山大学药物基因工程博士，广东医科大学副教授、硕士生导师 二会场：类器官与器官芯片 李亮，南方科技大学医学院药理学教研室副主任 刘文苑，瑞孚迪生物医学（上海）有限公司全国业务拓展经理/细胞成像产品线产品经理 吴耀炯，清华大学深圳国际研究生院教授，博士生导师（杨清漾代讲） 王健，四川大学华西医院生物治疗国家重点实验室助理研究员，成都诺医德医学检验实验室有限公司技术总监 严俊，福建医科大学附属协和医院结直肠外科二级主任医师、教授 石玥，南方科技大学医学院研究助理教授 二会场：类器官与药物研发 廖舒敏，南方科技大学医学院药理学系副研究员 朱旭东，广州科福技术有限公司总经理 伍莲珍，安徽骆华生物科技有限公司产品经理 黄鹏里，深圳精科生物技术有限公司技术研发副总监 二会场：细胞与基因 赵柏松，南方科技大学教授、研究员、独立PI，南方科技大学细胞与基因治疗研究中心主任（李美欣代讲） 王斌，南京鼓楼医院临床干细胞中心主任 毛文哲，南方科技大学细胞与基因治疗研究中心专家 翟留涛，生物化学与分子生物学博士；南方科技大学细胞与基因治疗中心客座专家；广州达博生物制品有限公司副总经理 于艳秋，中国医科大学基础医学院病理生理教研室副主任/教授、辽宁省细胞治疗专业技术创新中心主任、沈阳细胞治疗工程技术研发中心有限公司创始人/董事长、杭州细胞治疗工程技术研发中心有限公司创始人/首席科学家 车速，南方科技大学细胞与基因治疗研究中心研究员 精彩现场 点击查看大图

中国病毒学英文版 IF:4.7 公众号ID：virologica 关注 作者  唐康，庄楷，赵祖逸，张炳松，刘欣，李诗斯，唐静，陈绎霖，杜向军 单位 广东医科大学公共卫生学院 中山大学公共卫生学院（深圳） 北京师范大学数学科学学院 深圳市宝安区慢性病防治院 广东医科大学生物医学工程学院 摘要      病毒性感染病一直以来威胁着人类的生存健康，而基于动物模型的生物医学研究成果在临床应用上的转化率较低。然而对造成这种结果的原因却缺少系统的探索。这里，我们整合构建了包括人类在内的7个物种的蛋白互作组，并发现对这些物种的研究程度呈现巨大差异。使用一个随机采样策略分别获得与6个物种具有相同网络规模的人类互作组，发现病毒靶向蛋白在互作组上的聚集程度（LCC比例），及这些靶点从互作组上移除后网络碎片化程度（IC值）与互作组的网络大小（即网络密度）相关。与人类相比，不同病毒对其他物种的扰动具有复杂性，然而整体呈现出聚集程度降低及病毒靶点相对IC值小于0的趋势。病毒靶向蛋白（VTPs）的相对IC值大小与网络局部结构的保守性（ICC值）相关，而与序列相似性无关，表明在病毒与宿主相互作用过程中，是局部网络结构受到选择，并进一步维系网络韧性。进一步结果发现，相对IC值及LCC比例差异与病毒性传染病的非疫苗药物治疗批准率呈正比，表明我们的发现将有助于理解跨物种病毒扰动的差异并指导后续模式动物的选择。 Fig. 1.  Estimation of the human interactome size. (A) Overview of network-based framework for analysis of evolutionary divergence in virus–host interactions. (B) Describing the process of human interactome size estimation. (C) Human interactome size estimated by comparison to different species with respect to the number of protein-coding genes and PPIs. The circle area is proportional to the PPI number. Ns, the number of starting nodes in the human interactome; Ms, the edge number in the human interactome corresponding to Ns = 18,101 nodes; Ne, the node number within the largest connected component; Me, the edge number in the human interactome corresponding to Ne nodes; ph, the probability of each possible PPI in humans; PPI, protein-protein interaction. Fig. 2. Two metrics for assessing the evolutionary conservation of proteins.(A) The relative number of 1:1 orthologous proteins between humansand other species. The point size represents the absolute number of 1:1 orthologs. (B)ICC measures the proportion of conserved PPIs between protein v in humans and its orthologous protein v'. (C) The correlation between ICC and sequence similarity in orthologous protein pairs between humans and mice. Statistical results of gene set enrichment analysis based on sequence similarity scores(D)and ICC values (E). Dot size represents the number of pathways within the enriched pathway categories. Red and blue colors indicate conserved and divergent pathways, respectively. ICC, interaction conservation coefficient. Fig. 3. Heterogeneity in the LCC proportion across species. Correlation between LCC proportion and network density (A)and divergence timebetween six species and humans (B). (C)The linear relationship between the mean LCC proportion and network density for 6,000 randomized human interactomes. Lines show the generalized linear model of LCC proportion values, and the colored bands indicate 95% confidence band for the linear fit. (D) Comparison of LCC proportions in the mouse interactome versus size-matched human interactomes. The blue vectors signify reduced connectivity conservation. (E) Correlation between host carrier number and LCC proportion differences for viruses. LCC, largest connected component; AIC, Akaike information criterion. Fig. 4. Perturbations exerted by viruses on host interactomes. (A) The relative IC measures the change in topological fragmentation between protein v in humans and its orthologous protein v'. (B) The ranking of viruses by mean relative IC values in each comparator species (in descending order), followed by aggregation of their average ranks across all six species. The correlation between relative IC and sequence similarity (C) and ICC (D) in orthologous gene pairs of three classifications (non-, specific- and pan-VTP) between humans and mice. (E)The correlation between mean relative IC and LCC proportion differences for 29 viruses between humans and mice. (F)The linear relationship between the mean IC and network density for 6,000 randomized human interactomes. Lines show the generalized linear model of mean IC values, and the colored bands indicate 95% confidence band for the linear fit. IC, isolated components; LCC, largest connected component; ICC, interaction conservation coefficient; AIC, Akaike information criterion. Fig.5. The correlation between network metrics and the approval rates of antiviral therapeutics.The correlation between mean relative IC (A), LCC proportion differences (B), and sequence similarity (C) and the probabilities of success from phase 1 trials to approval (PoS1A) of vaccine and non-vaccine anti-infective drug development programs. IC, isolated components; LCC, largest connected component. 本文亮点 采用了一种随机抽样策略，从完整的人类互作组中抽取边子集，生成与每个参考物种网络规模相匹配的“大小匹配版”人类互作组 人类的蛋白质互作网络在面对病毒攻击时表现出更强的韧性。这可能是人类与病毒长期“军备竞赛”的进化结果——即使病毒倾向于攻击网络中的核心节点，人类网络依然演化出了更强的抗干扰能力 进化选择压力作用在局部网络结构层面，而非单个蛋白质序列层面——维持网络结构的稳定性，可能比维持个别氨基酸序列的保守性更为重要 网络指标（LCC比例差异和相对IC值）与抗病毒非疫苗药物的临床成功率显著相关，表明无法用序列相似性解释的转化失败，可能恰恰隐含在网络结构的差异之中 相关阅读：  痘病毒的跨物种传播与宿主范围基因 | VS推荐 Cross-species transmission and host range genes in poxviruses 冠状病毒3CL蛋白酶：揭示其与宿主的复杂互作及在致病机制中的核心作用| VS推荐 The coronavirus 3CL protease: Unveiling its complex host interactions and central role in viral pathogenesis 综述：单细胞转录组测序技术揭示病毒-宿主相互作用 | VS推荐 Single-cell RNA sequencing to understand host-virus interactions 互作组和转录组整合分析揭示SARS-CoV-2感染中的关键宿主因子 | VS推荐 Integrated interactome and transcriptome analysis reveals key host factors critical for SARS-CoV-2 infection VS 往期直达 2026-2 2026-1 2025-6 2025-5 2025-4 2025-3 2025-2 2025-1 2024-6 2024-5 2024-4 2024-3 期刊简介 《中国病毒学（英文）》Virologica Sinica, 是中国科学院武汉病毒研究所和中国微生物学会共同主办的病毒学领域的专业学术期刊。聚焦病毒发现及流行规律、病毒致病机理、病毒-宿主互作、疫苗及抗病毒药物研发、病毒相关生物技术等领域，覆盖病毒学全链条研究。本刊最新影响因子4.7，5年影响因子4.6, 均位于病毒学领域前15%(JCR2025), CiteScore 2025 7.3, 连续十二年入选“中国最具国际影响力学术期刊” (TOP 5%)。期刊于2022年变更为以金色开放获取模式出版的开源期刊（Open Access Journal），与科爱出版社合作全球出版传播。本刊为中国科技核心期刊，且被SCI、PubMed/Medline、PubMed Central、Scopus等数据库收录。

2026年6月23日下午，香港生命科技青年会一行共40余人莅临广东医谷·南沙生命科学园（一园）考察指导，广东医谷对外合作部负责人王婉薇、招商运营专员苏怡怡对来宾进行了热情接待。 来宾们详细地了解了广东医谷产业园的整体规划、运营模式、人才平台、入驻企业以及为企业创新、人才创业所做的一系列服务配套建设，配套实验室、检测室、第三方医药物流平台、医疗图书馆等。广东医谷目前已引进了400多家生物科技企业，打造极具特色的生物医药产业集群，加速生物医药产业创新升级，推动产业链与创新链深度融合，构建世界级生物医药产业集群，实现“产、学、研、用”一体化。在此期间，香港生命科技青年会代表向医谷赠予了感谢状，未来广东医谷将持续发挥行业桥梁与资源枢纽作用，串联产学研资全链条资源。 随后，来宾一行实地参观了园区入驻企业正昌集团与润生细胞，深入地了解企业的发展与研发产品。 香港正昌科技集团是一家开创及带领环保技术的公司，凭借先进科技和30年的环保经验，一直致力提供专业创新技术和环保服务。正昌的多元化业务涵盖药物及高端材料生产服务，化学废物管理，工业废水废气处理，润滑油再生，清洁生产顾问及设计。致力带领市场发展，把创新科技引进至整个管理体系。在香港正昌医药及环保研发实验室，来宾们充分了解核心技术VMAT®振动膜分离浓缩系统。 左右滑动查看更多 广州润生细胞医药科技有限责任公司（RCMT）于 2019 年9 月 24  日落户广东医谷， 是一家专注于肿瘤个体化疫苗联合疫苗特异性  T  细胞治疗的研发与临床转化应用的生物医药中外合资企业。 公司拥有  1500  ㎡的精准免疫治疗的一站式服务平台， 包括生物信息、 基因和蛋白组学、多肽合成、疫苗制备、细胞制备等平台，满足广东三甲医院的临床研究需求。 左右滑动查看更多 未来，广东医谷将围绕“人才链+产业链”双链融合展开深度协作，通过搭建专业化人才服务平台、精准化供需对接机制，为生物医药企业提供从高端研发人才到技能型工匠的全链条服务，助力企业突破“招才难、留才难”瓶颈，加速科技成果转化落地。 广东医谷始终积极响应并配合政府的各项政策，近年来，广东医谷与中山大学药学院、北京师范大学-香港浸会大学联合国际学院（UIC）、广东食品药品职业学院成立创新人才奖学金，与广东药科大学、广东医科大学、遵义医科大学珠海校区、广州科技贸易职业学院、佛山职业技术学院、西北大学等高校建立实习实践基地。