Tauska Wang

Tauska Wang

Anknuten till Forskning
E-postadress: xuehai.wang@ki.se
Besöksadress: Solnavägen 9, Biomedicum B5, 17165 Solna
Postadress: C3 Fysiologi och farmakologi, C3 FyFa Reproduktiv endokrinologi och metabolism, 171 77 Stockholm
Del av:

Forskningsbeskrivning

  • Min forskning integrerar reproduktionsendokrinologi, metabolism och artificiell intelligens för att belysa mekanismer bakom endokrina och metabola sjukdomar såsom polycystiskt ovariesyndrom (PCOS). Jag utvecklar AI-baserade metoder för multi-omisk integrering och analys av enkelcellsdata för att förstå samspelet mellan reproduktiva och metabola organ. Jag undersöker också hur stora språkmodeller (LLM) kan användas för biomedicinsk textanalys, litteratursyntes och kliniskt beslutsstöd. Genom att kombinera systembiologi med maskininlärning strävar jag efter att främja precisionsmedicin och digital hälsa, och att överbrygga klyftan mellan molekylära upptäckter och kliniska tillämpningar för att förbättra diagnostik, prevention och behandling av reproduktiva-metabola sjukdomar

Artiklar

Alla övriga publikationer

Forskningsbidrag

  • Tänkande Maskiner Laboratorium
    10 November 2025 - 10 November 2026
    Polycystiskt ovariesyndrom (PCOS) är en heterogen endokrin och metabol sjukdom hos kvinnor, med komplex dysreglering mellan äggstockar, endometrium, fettväv, skelettmuskel samt cirkulerande immun- och metabola system. Denna komplexitet har lett till fragmenterade bioinformatiska arbetsflöden och stor variation mellan olika analytiker, vilket begränsar reproducerbarheten och försvårar översättningen av omikdata till kliniskt relevanta insikter. Med stöd av ett Tinker-forskningsbidrag (5 000 USD i beräkningskrediter under 12 månader) syftar detta projekt till att utveckla och utvärdera en domänanpassad språkmodellsdriven “PCOS-dataanalys-agent” för multi-omik inom kvinnors hälsa. Vi kommer att sammanställa öppet tillgängliga bulk- och enkla-cells-transkriptomik- och proteomikdata kopplade till PCOS och kvinnlig metabol hälsa, tillsammans med högkvalitativa metodbeskrivningar, analys-skript och rapportmallar. Med hjälp av Tinkers infrastruktur finjusteras en stor språkmodell på detta material och integreras i vårt befintliga OmicVerse/OVAgent-ekosystem för att utföra uppgifter som pipeline-design, val av parametrar, resonemang kring kvalitetskontroll, celltypsannotering och generering av strukturerade analysrapporter. Agentens prestanda kommer att jämföras med generella språkmodeller och mänskliga expertbaslinjer avseende noggrannhet, robusthet och reproducerbarhet mellan körningar. Genom att systematiskt pröva om en domänanpassad språkmodell kan ge mer konsekventa, transparenta och granskbara analyser än ad-hoc-arbetsflöden, vill projektet lägga grunden för tillförlitliga AI-assistenter inom omikforskning om kvinnors hälsa och tillhandahålla återanvändbara verktyg, promptar och utvärderingsprotokoll till forskarsamhället.

Nyheter från KI

Kalenderhändelser från KI