每天吃什么，和肺癌风险有没有关系？浙江大学数智健康研究院吴息凤院长团队结合中国健康浙江百万人群队列（HOPE cohort）与英国生物样本库（UK Biobank）开展研究发现：从日常食物中摄入抗氧化营养素的综合评分较高，与较低的肺癌发生风险相关。研究成果发表于《European Journal of Epidemiology》，为理解日常饮食与肺部健康的关系提供了新线索。 详情

2026年9月23日，“健康浙江百万人群队列” 学术委员会会议在浙江大学紫金港校区顺利召开。会议聚焦队列高质量建设与长远发展，汇聚多领域顶尖专家，共商战略方向、共谋创新路径，为项目下一阶段发展把脉定向。 详情

超重与肥胖已成为中国日益严峻的公共卫生挑战。浙江大学吴息凤教授团队系统评估了工作地周边15分钟步行圈内的街道连通性指标与超重/肥胖风险的关联。研究发现，更友好的步行环境与更低的超重和肥胖风险显著相关。相关成果发表于Journal of Transport & Health。该研究将建成环境与健康的研究视角从居住地拓展至工作场所，为城市精细化规划与肥胖防控提供了新的科学证据。 详情

最近发表在《npj Biofilms and Microbiomes》上的一项大型人群宏基因组研究，聚焦中国人群，揭开了代谢相关脂肪性肝病（MASLD，原非酒精性脂肪肝 NAFLD） 和肠道菌群之间的联系，为理解脂肪肝发病、辅助疾病识别带来新线索。 详情

浙江大学数智健康研究院吴息凤教授团队基于大型人群队列，系统分析了地中海饮食及不同类型膳食脂肪摄入与肺癌发生、肺癌特异性死亡及确诊后生存之间的关系。研究发现，坚持地中海饮食、适当用多不饱和脂肪酸替代饱和脂肪酸的摄入，可能与更低的肺癌风险和更好的预后有关。相关成果发表于 Food & Function。 详情

学生营养健康状况日益受到社会广泛关注，牵动着每一个家庭的心。随着预包装食品在学生日常饮食中的占比日益提升，其消费行为正受到个人偏好、家庭环境、校园供给、社区氛围等多重因素的复杂影响。如何科学有效地引导学生养成健康的饮食习惯，已成为推进“健康学校”建设，助力“健康中国”战略的关键环节。 详情

近日，浙江大学数智健康研究院院长吴息凤教授撰文《破解慢病异质性 驱动医学新纪元：构建战略性健康医疗数据基础设施》，刊发于《国家治理》2026年第8期。文章立足我国中度老龄化社会现状，结合国际先进实践，深度剖析健康医疗数据基础设施建设的价值、痛点与实施路径，为我国数字健康、精准医疗、慢病防控体系建设提供系统性顶层方案。 详情

浙江大学吴息凤教授团队基于 7339 名汉族中国人的全基因组测序数据，系统分析了影响血尿酸水平的常见、低频、稀有编码及稀有非编码遗传变异，揭示了东亚人群血尿酸遗传结构中的多项新线索。相关成果已被Arthritis & Rheumatology杂志接收( doi: 10.1002/art.70150）。研究不仅验证了既往已知的重要位点，还在男性人群中发现了新的遗传信号MAN1A2，并在SLC22A12和HDC基因附近识别出值得关注的稀有非编码变异信号。该研究将血尿酸遗传研究从传统的常见变异分析进一步推进到稀有非编码调控层面，为高尿酸血症和痛风的机制研究、风险识别和精准干预提供了新的科学依据。 详情

2026年3月11日下午，“健康浙江百万人群队列”2026年度项目工作推进会在浙江大学紫金港校区顺利召开。会议由项目首席科学家、负责人吴息凤教授主持，来自浙江大学、浙江省疾病预防控制中心、浙江省肿瘤医院、浙江大学医学院附属第二医院的19位专家、项目团队成员代表参加了此次会议。与会人员围绕队列建设进展情况展开深入研讨，共同谋划项目高质量发展之策。 详情

浙江大学健康医疗大数据国家研究院吴息凤教授团队在国际权威期刊《Journal of Globe Health》发表重要研究。该研究依托中国台湾 MJ 健康队列 53.4 万名成年人、长达 19 年的长期随访数据，首次在亚洲人群中系统刻画了不同睡眠时长、睡眠障碍在正常血糖、糖尿病前期及糖尿病人群中的差异化健康效应，系统揭示了睡眠模式与血糖状态对长期死亡风险的交互影响，为代谢相关慢病与全因死亡风险的精准评估提供了全新科学证据。研究明确指出睡眠风险并非“一刀切”，而是随代谢状态显著变化。研究结果标志着睡眠健康管理从传统的统一建议，迈向结合个体代谢特征的精准风险分层与科学干预的新阶段。 详情

浙江大学健康医疗大数据国家研究院吴息凤教授团队在国际权威期刊《英国癌症杂志》（British Journal of Cancer）发表的重磅研究《Chinese visceral adiposity index outperforms other obesity indexes in association with increased overall cancer incidence:findings from prospective MJ cohort study》，为中国人群癌症早期筛查与精准防控提供了全新科学依据。该研究基于台湾 MJ健康队列 33.2 万名无癌人群的长期追踪数据，首次系统性揭示中国内脏肥胖指数（CVAI）与癌症发病风险的量化关联，其预测效能全面超越传统肥胖指标如体重指数（BMI）、腰围（WC）、腰臀比（WHR）等，标志着我国在癌症风险评估领域实现从 普适性筛查 向 个体化精准预警 的关键跨越。 详情

《Genomics, Proteomics and Bioinformatics》近日发表一项突破性研究，由浙江大学公共卫生学院、浙江大学医学院附属第二医院吴息凤教授团队，基于“健康浙江百万队列”（HOPE Cohort），首次通过全基因组测序在中国人群中发现了与主观认知下降（SCD）显著相关的两个新基因SEPHS2和CLVS2，为阿尔茨海默病（AD）的早期预警提供了新靶点。 详情

2025年10月17日上午，“健康浙江百万人群队列”2025年度项目工作推进会在浙江大学紫金港校区顺利召开。会议由项目首席科学家、负责人吴息凤教授主持，浙江省疾病预防控制中心党委书记王桢、浙江省肿瘤医院副院长裘燕飞，以及来自浙江省疾病预防控制中心、浙江省肿瘤医院、浙江大学医学院附属第二医院、各市县合作项目点和企业合作方的50余位专家、学者和代表及项目团队成员参加了此次会议，共同聚焦项目建设进展，为项目的高质量发展出谋划策。 详情

近年来，血脂异常与多种健康问题之间的关系引起了广泛关注。血脂异常，尤其是向血脂紊乱（即高脂血症）的发展，被认为是心血管疾病的重要风险因素。然而，血脂异常与癌症之间的关系，尤其是与肺癌的关系，尚未得到充分研究。 详情

 炎症性肠病（IBD）作为一种累及胃肠道的慢性炎症性疾病，涵盖克罗恩病（CD）和溃疡性结肠炎（UC）两种亚型，以反复发作的腹痛、腹泻及肠道炎症为特征，其全球疾病负担正持续攀升。现有证据表明，以高动物性食品和超加工食品为特征的西方饮食模式与IBD发病风险密切相关 详情

BMJ Oncology期刊在线发表了来自浙江大学公共卫生学院吴息凤教授团队题为《Novel machine learning algorithm in risk prediction model for pan-cancer risk: application in a large prospective cohort》的模型研究。该研究成功开发并内部验证了一个基于常规体检数据的机器学习模型，该模型在预测亚洲人群全癌发病风险方面展示出了良好的预测性能和区分能力。 详情

近日，浙江大学公共卫生学院大数据健康科学系涂华康教授和合作伙伴共同开展了一项重要研究，相关成果近期发表于国际知名期刊《The Innovation Medicine》。该研究系统回顾了全球真实世界研究的演进历程、实践价值与面临挑战，并提出具有前瞻性的改进建议，这对医生、研究人员、政策制定者，乃至关心健康的公众，都极具参考价值。 详情

肺癌是中国乃至全球范围内确诊率、死亡率最高的癌症，严重威胁着人群健康。通过大规模全基因组关联研究（GWAS），科研人员已发现了40多个与肺癌相关的基因位点，但仍存在两大关键挑战。一方面，多数已发现的关联位点位于非编码区域，其背后的分子机制尚不清楚；基因型-组织表达（GTEx）等项目为欧洲和非洲人群提供了丰富的多组学数据，但亚洲人群却缺乏类似规模的参考数据。 详情

近日，浙江大学公共卫生学院大数据健康科学系李文渊研究员团队开展了一项重要研究，相关成果近期发表于国际知名期刊《J Prev Alzheimers Dis》。该研究旨在揭示晚年认知轨迹与死亡风险之间的复杂关联，并进一步明确与认知能力下降相关的风险因素，为应对老龄化挑战带来了新的曙光。论文第一作者（共同）为浙江大学大数据健康科学系硕士研究生赵云锋。 详情

2023年3月28日，国家级特聘专家、健康浙江百万人群队列首席科学家、浙江大学公共卫生学院院长吴息凤教授团队在JAMA子刊 《JAMA Network Open》在线发表了题为“Risk of Death Associated With Reversion From Prediabetes to Normoglycemia and the Role of Modifiable Risk Factors”的研究论文。这一成果，为我们揭示了糖尿病前期转化状态与死亡风险之间不为人知的秘密。该研究发现，与持续处于糖尿病前期状态的人相比，3年内从糖尿病前期逆转为正常血糖的人总体死亡风险并未降低。但对于遵循健康生活方式（包括积极运动和不吸烟）的人群来说，其死亡风险显著降低。 详情

近日，浙江大学公共卫生学院大数据健康科学系和浙江大学医学院附属第二医院临床大数据与分析中心李文渊研究员团队，及东北师范大学数学与统计学院李子林教授联合开展了一项重要研究，相关成果近期发表于Computers in Biology and Medicine，该项研究深入探讨了一种基于Transformer的阿尔茨海默病评估统一多模态框架。论文第一作者为浙江大学大数据健康科学系博士研究生俞奇。 详情

近年来，植物性膳食因其丰富的营养成分和多功能性引起了广泛关注，但它与人体衰老轨迹之间究竟存在怎样的关联，一直是科学界尚未明确的重要问题。针对这一空白，国家级特聘专家、健康浙江百万人群队列首席科学家、浙江大学公共卫生学院院长吴息凤教授团队开展了一项基于中国人群的大型前瞻性队列研究，为破解衰老谜题提供了突破性见解。 详情

随着全球老龄化加剧，如何科学地衡量一个人真实的“衰老程度”变得越来越重要。我们都知道，单看“身份证年龄”（日历年龄）并不靠谱——同龄人的身体状态可能天差地别。科学家们一直在寻找能更准确反映身体内在衰老状况的“生物年龄”指标。以往的一些“生物年龄”模型依赖昂贵的基因检测（如甲基化时钟），难以普及。相比之下，如果能用我们常规体检的数据来评估，那应用前景就广阔多了。然而，专门针对亚洲人群，尤其是能在年轻人中也适用的评估工具，还很缺乏。 详情

2018年1月，吴息凤教授团队在《BMJ》上发表题为“Cancer risk associated with chronic diseases and disease markers: prospective cohort study”的研究。该研究揭示了慢病导致的癌症风险与五大最大生活方式风险因素的总和相当。该研究获得广泛媒体报道，《自然综述-肾脏病学》和《新英格兰医学杂志观察》对该研究发表专题评述。该研究使用了台湾MJ队列近50万参与者的大数据。研究发现与心血管疾病、糖尿病、慢性肾脏疾病、肺部疾病和痛风性关节炎相关的标记物具有相当大的癌症风险。这些标志物共贡献癌症发生率的20.5％和癌症死亡率的38.9％，与吸烟、身体活动不足、水果和蔬菜摄入不足、饮酒和不理想的BMI这五个最大的生活方式风险因素的总和相当。慢性疾病风险评分最高的个体寿命缩短近16年。这些结果支持具有与主要慢性疾病相关的异常生物标志物的个体属于肿瘤高危个体。未来的癌症预防策略应将慢性疾病的管理作为可改变的风险因素。 详情