2025年12月15日，我院李春忠副教授课题组在人工智能与生命健康交叉领域取得重要进展。其研究论文《stDSGCL: Dual Spatially-Aware Graph Contrastive Learning for Identifying Spatial Domains in Spatial Transcriptomics》从全球千余篇投稿中脱颖而出，被2025年IEEE生物信息学与生物医学国际会议（IEEE BIBM 2025）录用，并获选作大会口头报告。
IEEE BIBM是生物信息学与生物医学领域的国际旗舰会议，享有极高的学术声誉，亦为中国计算机学会（CCF）推荐的B类国际学术会议。本届会议于2025年12月15日在武汉东湖国际会议中心圆满落幕，大会主题为“AI for Health, Health for AI”，汇聚了来自麻省理工学院、牛津大学、清华大学等全球40余个国家和地区的1200余名专家学者，共议前沿科技。
李春忠副教授团队长期致力于“人工智能+组学”的交叉研究。本次被收录的研究工作，针对当前空间转录组学数据分析中存在的“基因表达—空间位置”多模态信息融合困难、空间功能区域识别精度受限等关键挑战，创新性地提出了双空间感知图对比学习框架（stDSGCL）。该框架通过多距离度量构建多重空间图网络，利用对比学习技术深入挖掘不同数据视图间的一致性表征，并结合注意力机制实现信息的自适应融合。该方法有效提升了模型在复杂噪声环境下的鲁棒性及在不同技术平台间的泛化能力，其创新性与应用潜力获得了会议评审专家的高度认可。
学院始终秉持学科交叉融合的发展理念，积极整合优质资源，致力于构建高水平的跨学科创新平台。学院鼓励各科研团队面向国际学术前沿，紧密围绕国家在生物医药产业升级与医疗卫生事业发展的重大需求，开展深入而富有成效的科研攻关。此次李春忠副教授团队的成果入选顶级国际会议并作口头报告，是我院在该交叉研究领域影响力不断提升的又一例证。
（撰稿：张玲玲；一审：胡玉乐；二审：崔连标；三审：夏万军）