按照年度規劃，從5-6月的主題是“頂咖的臨床科研選題”；即透過Healsan™醫學大資料分析，找到某些領域的頂咖；並透過分析其選題和課題設計思路，找到其研究的策略規劃和成功密碼。
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在我們對2024年腦卒中領域SCI論文的系統分析中發現，首都醫科大學附屬北京天壇醫院王擁軍（Yongjun Wang）教授團隊全年共發表38篇高水平研究論文，充分展現了其在腦血管病診療最佳化、溶栓新藥評估、精準分型與卒中轉歸預測等方面的卓越引領力。
研究涵蓋範圍廣泛，從卒中單病種管理規範化（如《中國卒中學會急診卒中單元指南》）到溶栓藥物Tenecteplase與Alteplase的多中心臨床試驗，再到糖脂代謝、炎症標誌物、基因型等對卒中預後的影響機制探索。
團隊多次以第一作者或通訊作者身份在The New England Journal of Medicine, The Lancet Neurology, JAMA, Neurology, Stroke 等頂刊發表足以改變臨床診療指南的成果。
（Dr. Yongjun Wang）
為了回答一系列重要而未解決的臨床問題，團隊更將人工智慧與機器學習模型用於卒中病因分類、轉歸預測，成果尤其引人矚目；結合大規模人群佇列（如中國卒中中心聯盟），構建了可解釋性強、實際指導意義突出的風險預測模型。
此外，團隊還在老年卒中患者、不同遺傳背景人群、抗血小板藥物個體化使用等方面開展了精細化分層分析，為實現精準卒中防治提供了堅實證據基礎。
（新發論文）
1）聚焦重症神經疾病，持續深耕卒中研究
從關鍵詞與期刊發表情況來看，卒中（stroke）是王教授長期穩紮穩打的核心研究方向。他近五年共發表SCI論文554篇，其中涉及卒中的研究超過一半，頻繁出現在全球頂級神經疾病與心腦血管類期刊中：他不僅在Stroke（IF=7.8, 37篇）、J Am Heart Assoc（IF=5, 20篇）、Int J Stroke（IF=6.3，15篇）等權威雜誌中高產，還在NEJM（IF=96.2）和Lancet Neurology（IF=46.5）這樣的頂刊中有穩定產出。
這種“主線明確、長期投入”的科研戰略，讓他逐步構建起在卒中基礎與臨床研究方面的國際學術話語權。對科研工作者而言，這是非常值得學習的一點：選擇社會影響大、醫學價值高的方向持續深耕，能帶來長期學術收益。
綜上所述，
透過對王擁軍教授近五年科研成果的系統分析，我們得以深刻理解一位頂尖醫學科學家是如何依託國家級平臺、聚焦重大臨床問題、打造國際協同網路，並透過高質量、高效率的科研機制持續輸出具有國際影響力的成果。
王教授以卒中為核心，融合神經、免疫、代謝等交叉領域，開創了臨床導向與基礎機制並重的科研正規化。
他不僅以穩健的發文節奏和嚴謹的選題設計夯實學術聲譽，還以高度組織化的團隊運作建立起“科研質量—發表能力—國際影響”三者協同的閉環。
2）建設國家級科研平臺，匯聚多方力量構建科研高地
王教授依託於首都醫科大學附屬北京天壇醫院這一全國神經系統疾病研究重鎮，帶動構建了強大的科研平臺，成為中國卒中防治工程的關鍵推動者之一。他主導的團隊在“多中心、多樣本、大資料”策略下，實現了精準卒中流行病學、影像預測、干預方案等多維創新。
此外，合作網路還覆蓋荷蘭Utrecht University、美國University of Texas at Austin、澳洲University of New South Wales以及國內華山醫院、華中科技大學同濟醫院、北京協和醫院等。
這種平臺型組織架構和國內外協同機制，使其不僅能開展高水平基礎研究，還能推動國家級臨床轉化研究專案落地。
3）擁抱交叉與融合，推動神經科學走向精準醫療
值得關注的是，王教授的研究不僅侷限於神經病學的“傳統地帶”，還積極拓展到神經免疫、神經代謝、基因調控、AI影像識別等多學科交匯的新興領域。
高頻關鍵詞中如 PCSK9、MTHFR、LPL、CST3、脂代謝、免疫因子 等提示他對精準卒中預測、遺傳易感性、炎症反應機制等問題進行了深入探索。同時，他還運用大資料演算法與機器學習方法來分析卒中發作風險和卒中後恢復模式，為臨床決策提供模型化支援。
這為我們提供了極具啟發性的思路：跨學科整合能力將成為未來醫學科研的重要推動力，誰能最先將不同知識連線起來，誰就最可能在臨床落地轉化中取得突破。
我們從中可以學到，優秀的科研工作不在於“追熱點”，而在於長期主義的堅持、協作網路的建設、跨界思維的拓展以及精益化的執行力。正是這些綜合能力的體現，使王教授不僅是學科帶頭人，更是推動我國神經疾病研究走向國際高地的重要力量。
希望王教授的臨床科研對您亦有啟發。
備註：
A. 本報告為PubMed檢索平臺僅以檢索式報告的結果進行的視覺化報告。
B. 本推文很可能存在謬誤；也請各位同仁多多指正，以促進我們提供更高質量的推文。
C. 本文僅為學術交流，不構成任何建議。
作者：Amber Wang，微訊號：Healsana；加好友請註明理由；助理：ChatGPT
美國Healsan Consulting(恆祥諮詢)，專長於Healsan醫學大資料分析、及基於大資料的Hanson臨床科研支援。主要為醫院科研處、生物製藥公司和醫生科學家提供分析和報告，成為諸多機構的“臨床科研外掛”。
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