團隊成員

研究分項一

　因為尖端多體學技術的進展，我們可以在細胞和組織層級根據不同的分子產生各種體學資料，如: 基因體、轉錄體、蛋白體和代謝體。本研究分項團隊之主要學術目標為運用多體學資料來宏觀地探究細胞的命運和動態變化而瞭解發育、老化和疾病生成的原因。

研究分項二

　多體學生醫大數據資料需要透過計算技術進行分析，以獲取有用的訊息和建構新穎的模型。隨著巨量資料的產生，除現今古典電腦伺服器量能需要加速之外，本分項團隊的主要研究目標為利用量子計算有別於古典運算的機制，來發揮巨量資料處理的優勢以及加速運算的能力。量子計算技術能使基因轉錄序列和位置，以及蛋白質結構和藥物結合的計算更加準確，隨著量子電腦的進步，解決古典電腦計算中較多近似和較不精確的問題。

研究分項三

　尖端影像的技術在現今生物醫學的研究上扮演關鍵臨床前到臨床轉譯之橋接關鍵角色。本分項團隊的第三個目標是開發尖端生醫影像技術，包括從奈米級結構和分子移動觀測之微小尺度影像、到細胞與組織等級之結構與功能性成像等，藉此瞭解致病/治療期間之交互作用。此外，生醫影像結合多體學資訊經過計算分析之後，將有助於瞭解分子在細胞和組織的重要性，並透過影像判讀與分析來更加清楚分子的運作模式和動態變化。此外，影像與量子預測計算及人工智慧的結合，將促使精準疾病判讀、成因、以及預測等工作得以實現。