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广州医科大学肿瘤学导师教师师资介绍简介-梁文华

本站小编 Free考研考试/2021-05-31


梁文华,男,副研究员,副主任医师,博士生导师/博后合作导师,青年珠江****,广东省****医学人才。任广州呼吸健康研究院院长助理,广医一院肿瘤科主任助理,呼吸疾病国家重点实验室肺癌学组组长助理。研究方向:肺癌的临床与基础转化研究。
个人简述:毕业于中山大学临床医学八年制本硕博连读专业(导师:中山大学附属肿瘤医院张力教授),2014届优秀毕业生。主要从事肺癌的内科治疗工作,擅长肺癌的早期诊断以及综合诊治、新疗法(靶向及免疫治疗等)。作为何建行院长团队骨干,科研上主攻肺癌领域的临床及转化研究,基于临床试验或队列进行数据挖掘并运用新技术进行诊断、预后或疗效预测因子分析,以及肿瘤转移分子机制。学术兼职包括:广东省胸部疾病学会秘书长及免疫治疗专委会主委、中国临床肿瘤学会(CSCO)青年委员及非小细胞肺癌委员会委员、CSCO指南专家顾问等。
科研项目和成果:一、探明了淋巴转移、肿瘤异质性、PAK4等多个预后因素与生存的定量关系,建立了首个基于淋巴结分期及清扫范围的个体化生存预测模型,被NCI Knight Inst列为肺癌唯一推荐模型,经IASLC证实全球广泛适用;二、发现融合基因是肺癌淋巴结转移的关键因子并发现多个相关表观遗传分子;首次发现清扫至少16个淋巴结是分期准确性及生存率明显提高的阈值,制定了肺癌淋巴清扫质量评价的量化标准;三、通过系列研究为转移后的肺癌明确最优治疗策略,推进了肺癌的精细化和规范化诊疗;四、提出新的早期肺癌筛查高危人群标准,促进精准筛查,国际上最早报道基于ctDNA高通量检测进行早期肺癌的无创诊断,减少过度治疗,对公共卫生危机下的肿瘤防控提出预防策略。
2012年进入肿瘤研究领域至今已发表第一/通讯作者SCI论文80余篇,20分以上6篇,累计影响因子超过300分,被引700余次,包括:J Clin Oncol (IF=28.2,第一作者,两篇), Lancet Oncol (IF=35.4,第一作者), BMJ (IF= 27.6,通讯作者),J Thorac Oncol,Cancer Res,Chest等杂志。多次于ASCO,ESMO,WCLC等重要国际学术会议作大会发言或壁报展示。担任SCI 杂志Transl Lung Cancer Res (IF 4.8) 副主编,J Thorac Dis及Ann Transl Med杂志编委。作为PI或sub-PI主持全国多中心临床研究5项。主持国自然等个项目,总研究经费超过800万元:
1.高通量测序技术检测ctDNA变异在肺癌早期诊断中的应用探索,广州市科学研究计划重点项目,主持;
2. 基于循环肿瘤DNA的早期肺癌淋巴结转移相关甲基化标志物的鉴定及无创预测工具的构建,国自然面上基金,主持;
3. 原发性T790M耐药突变在非小细胞肺癌EGFR基因两种敏感突变亚型之间的差异及其对靶向治疗效果的影响,国自然青年基金,主持(已结题);
4.血浆游离DNA检测在非小细胞肺癌术后辅助化疗中的预测价值研究,广东省博士启动项目,主持;
5.国家重点研发计划肺癌专病队列研究,国家重点专项,项目骨干;
6.广东省高水平医院登峰计划医学领军人才培养经费,主持。
所获奖项:人民网“国之名医”青年新锐(历届最年轻的获得者),中国临床肿瘤学会(CSCO)全国35位最具潜力青年肿瘤医师,国家科技进步二等奖(第七完成人),中华医学科技奖一等奖(第七完成人),广州市高层次卫生重点人才,广州医科大学南山****。获得美国临床肿瘤学年会(ASCO)Merit Award及世界肺癌大会(WCLC)Mentorship Award等,是国内首位获得四大国际肺癌学术会议优秀奖项的****。
主要著作和论文:https://www.researchgate.net/profile/Wenhua_Liang2/publications
部分代表性论文:
1.Liang W, Zhang L, Jiang G, et al. Development and validation of a nomogram for predicting survival in patients with resected non-small-cell lung cancer. J Clin Oncol 2015 Mar 10;33(8):861. 肿瘤学一区杂志,影响因子28.2分,肺癌术后预测模型
2.Liang W, He J, Shen Y, et al. The Impact of Examined Lymph Node Count on Precise Staging and Long-term Survival of Resected NSCLC: A Population Study of the U.S. SEER Database and a Chinese Multi-Institutional Registry. J Clin Oncol 2017 Apr 10;35(11):1162-1170. 肿瘤学一区杂志,影响因子28.2分,淋巴结不充分为肺癌术后复发危险因子
3. Zhao Yi; Liang W*, He, J* et al. Efficacy and safety of first line treatments for patients with advanced epidermal growth factor receptor mutated, non-small cell lung cancer: systematic review and network meta-analysis. British Medical Journal, 2019, 367: 0-l5460. 肿瘤学一区杂志,影响因子27.6分,晚期EGFR突变肺癌的最优治疗方式
4. Liang W; Guan W; Chen R, et al. Cancer patients in SARS-CoV-2 infection: a nationwide analysis in China. Lancet Oncology, 2020, 21(3): 35-337. 肿瘤学一区杂志,影响因子35.4分,新冠肺炎合并癌症患者的预后分析
5. Li C; Liang H, Liang W*, et al. Optimal Starting Age for Lung Cancer Screening with Low-Dose Computed Tomography: A Population Level Analysis. Journal of Thoracic Oncology, 2019, 14(4): e82-e84.5. 肿瘤学一区杂志,影响因子12.5分,肺癌筛查最优起始年龄探索
6. Liang W, Zhao Y Huang W, et al. Non-invasive diagnosis of early-stage lung cancer using high-throughput targeted DNA methylation sequencing of circulating tumor DNA (ctDNA). Theranostics, 2019,9(7): 2056-2070. 医学一区杂志,影响因子8.5分,国际首个基于ctDNA高通量检测进行早期肺癌的无创诊断
7. Chen Z, Xiong S, Liang W*, et al. DNA methylation markers that correlate with occult lymph node metastases of non-small cell lung cancer and a preliminary prediction model. Transl Lung Cancer Res. 2020;9(2):280-287. 医学一区杂志,影响因子4.8分,淋巴结转移相关甲基化组分析
8. Jiang S, Liang H, Liang W*, et al. The Impact of Anlotinib on Brain Metastases of Non-Small Cell Lung Cancer: Post Hoc Analysis of a Phase III Randomized Control Trial (ALTER0303). Oncologist. 2020;25(5):e870-e874. 肿瘤学一区杂志,影响因子5.3分,安罗替尼治疗肺癌脑转移的疗效
9. Liu Z, Liang H, Liang W*, et al. The incidence of lymph node metastasis in patients with different oncogenic driver mutations among T1 non-small-cell lung cancer. Lung Cancer. 2019;134:218-224. 医学二区杂志,影响因子4.5分,不同驱动基因淋巴结转移能力对比
10. Zeng Y; Mayne N, Liang W*; et al. A Nomogram for Predicting Cancer-Specific Survival of TNM 8th Edition Stage I Non-small-cell Lung Cancer. Annals of Surgical Oncology, 2019, 26(7):2053-2062. 医学二区杂志,影响因子3.6分,I期肺癌术后化疗获益人群模型





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