中南大学计算机学院、生物信息学湖南省重点实验室成员卢诚谦在环状RNA与疾病关联关系预测领域取得重要研究成果。该研究成果以“Deep matrix factorization improves prediction of human circRNA-disease associations”为题，在国际生物信息学权威期刊《IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics》(IF=5.223)上在线发表。中南大学计算机学院、生物信息学湖南省重点实验室博士后卢诚谦为论文唯一的第一作者，王建新教授为论文的唯一的通信作者，中南大学为唯一通讯单位。
随着ENCODE计划的开启，越来越多的研究表明环状RNA具有复杂的生物功能，且环状RNA的突变或功能异常将导致各项生命活动的紊乱。因此，识别环状RNA与疾病的关联对人们进一步认识生理过程和诊断、治疗疾病具有非常重要的意义。基于功能相似的环状RNA异常导致相似的疾病的假设，该研究成果通过神经网络从已知的环状RNA与疾病关联中学习环状RNA与疾病的交互模式。这些学习到的模式表征可以有效地获取已知关联中本质信息，降低噪声的影响。在多个数据集上的验证显示，该研究成果提高了预测准确度，并具有实际的生物指导意义。本研究为促进人工智能与疾病治疗相结合提供了新的方法。
王建新教授团队长期致力于计算机算法与优化、生物信息学、医学影像分析等方面研究。该研究工作得到国家自然科学、高等学校学科创新引智计划、湖南省科技计划等基金支持。