2025年11月19日下午，加拿大女王大学涂冬生教授应邀为我院师生作了题为“Statistical Methods for the Identification of a Subset of Patients Who Benefit from a Cancer Treatment”的学术讲座。本次讲座在综合楼615会议室举行，由统计与数据科学学院张荣茂教授主持。
涂冬生，加拿大女王大学公共卫生科学系、数学与统计系教授，加拿大癌症临床试验组生物统计学家。长期致力于癌症临床试验的设计、管理与数据分析的方法研究，同时，对相关的统计方法进行深入的理论研究。自2021年起，他连续入选斯坦福大学/爱思唯尔发布的“全球前2%顶尖科学家”职业生涯影响力榜单。在《新英格兰医学杂志》《柳叶刀》《美国医学会杂志》等医学顶级期刊以及《Biometrika》《Statistica Sinica》《Statistics in Medicine》等统计学权威期刊上发表学术论文300余篇，总被引超过54,000次，H指数高达90。
涂冬生教授的讲座内容分为三个部分。首先，他就近年来癌症治疗领域的发展背景，指出尽管许多新疗法能改善患者的生存时间，但在临床现实中并非所有患者都能从中获益，基于此，引出识别对特定治疗敏感的患者亚群这一精准医疗中的关键科学问题。接着，他系统回顾了该领域现有的统计方法，并重点讨论了在连续型生物标记物存在下，如何确定最佳阈值以区分潜在获益人群的方法的挑战。最后，涂教授详细介绍了其研究团队为解决此问题所发展的新统计方法框架，包括基于模型（Model-based）与不依赖模型（Model-free）的多种策略，并通过实际癌症临床试验案例，展示了这些方法在识别治疗敏感患者、优化治疗策略方面的应用价值与潜力。
讲座结束后，涂冬生教授与在场师生就新统计方法的理论假设、临床应用前景、多重检验问题以及机器学习在患者分型中的应用等议题进行了热烈而深入的探讨。张荣茂教授再次感谢涂教授的精彩报告，并期待未来在生物统计方法与临床试验设计领域有更多合作交流。
