近些年来，我国居民的皮肤疾病谱已经发生重大变化：感染性皮肤病的发病率明显下降，而以银屑病为代表的免疫相关皮肤病和以黑素瘤为代表的皮肤肿瘤（统称重要皮肤疾病）的发病率却明显上升，但这些重要皮肤疾病的病因尚不明确，缺乏系统性研究和有效的防治体系。
基于此，中南大学湘雅医院陈翔教授带领项目组开展了“重要皮肤疾病代谢新特征发现与诊治新体系创建”，在国家杰出青年科学基金项目等课题支持下，揭示了免疫相关皮肤病和皮肤肿瘤等重要皮肤疾病的流行病学新特征，围绕代谢阐明了发病新机制，并研发出新产品，创建了危险因素监测、新技术/产品研发、新技术推广应用的预防诊治新体系。该项目荣获2023年中华医学科技奖医学科学技术奖一等奖。
建立皮肤流行病学研究新方法，从新视角提出疾病分布新规律和预防新策略
1.创建“五位一体”流行病学研究新模式，建成高质量人群与疾病队列和数据样本中心：项目组融合信息科学、地理学、环境学、社会学等交叉学科，拓展皮肤病因学研究框架，创建了研究工具本土化、调查数据网络化、多源信息协同化、暴露估计精细化、特征识别自动化“五位一体”的流行病学研究新模式；建成高质量前瞻性队列，招募并随访社区人群数量逾20万，为后续研究提供了数据和生物样本基础。
2.全面描绘我国重要皮肤病宏观流行情况，明确生活方式对发病的关键作用，打破其主要受遗传因素驱动的认知，率先提出皮肤病的代谢病因理论：项目组从医学、社会和患者视角全面描绘重要皮肤病的流行情况和分布规律；揭示重要皮肤疾病普遍存在疾病负担重、错误认知、医疗服务利用障碍和延迟等现象；在宏观水平揭示肥胖、红肉及加工肉、吸烟等环境暴露是银屑病、荨麻疹、玫瑰痤疮等发病的共性危险因素；首次明确生活方式对发病的贡献超过遗传，打破了此类疾病主要受遗传驱动的认知，率先提出皮肤病的代谢病因理论。
系统揭示重要代谢物质激活免疫细胞的新途径，发现代谢调控关键分子调控免疫的新机制
1.系统揭示重要代谢物质激活免疫的新途径：项目组首次揭示了甘油磷脂代谢产物，如溶血磷脂酸（LPA）、溶血卵磷脂（LPC）与银屑病密切相关，同时揭示了脂质物质调控免疫的新机制，发现甘油磷脂物质LPA、LPC、磷酸神经酰胺（C1P）、脂滴等物质能够作用角质形成放大局部炎症反应，促进银屑病发生发展的新机制。项目组首次报道腺苷代谢与慢性荨麻疹密切相关，揭示腺苷能够作为慢性荨麻疹严重程度与治疗疗效评估的重要分子标志物。
2.系统阐明重要代谢通路调控程序性死亡-配体1（PD-L1）影响皮肤肿瘤免疫逃逸的新机制：项目组率先从能量代谢角度揭示了重要能量代谢分子腺苷通过调控肿瘤细胞PD-L1表达，促进肿瘤浸润杀伤性CD8+T细胞耗竭，进而导致肿瘤免疫逃逸。随后项目组运用基因编辑、特异性靶向抑制剂干预等方法阐明腺苷/ADORA1信号轴通过关键转录因子ATF3直接结合PD-L1启动子区域调控PD-L1表达，影响免疫治疗疗效的新机制。
3.揭示代谢调控关键分子CD147、Orail1、BRD4等在重要皮肤疾病中的新机制：项目组阐明了CD147分子通过MCT1/4、Glut1、HIF-1等分子，作用皮肤肿瘤能量代谢、缺氧、血管新生，影响肿瘤细胞的增殖凋亡与侵袭转移；首次揭示CD147分子在银屑病角质形成细胞增殖、T细胞活化和中性粒细胞趋化等致病关键环节均发挥重要作用，并首次报道了该分子是银屑病的易感基因；首次揭示了ORAI1基因多态性与肥大细胞活化密切相关，阐明了慢性荨麻疹全新发病机制；发现BRD4在黑素瘤中高表达，并且能够通过影响巨噬细胞极化促进肿瘤发生发展，是肿瘤治疗的潜在靶点。
创新人工智能算法，创建个体化用药研究和指导技术
1.完成千万级多模态数据融合集成，创新人工智能算法，实现重要皮肤病诊疗的智能化及全流程高水准、智能化和广覆盖：项目组完成了1000万以上皮肤病患者多模态医学数据的清洗、整理和医疗大数据国家级平台汇集；建立了针对多模态数据的RemixFormer算法、基于协同注意力机制的CAFNet算法和基于进化深度学习的专属分类算法等智能辅助诊断算法；首创了基于多粒度对称网络的皮肤病严重程度客观评分模型，构建了银屑病严重程度评分的精准模式。
2.创建个体化用药研究和指导体系，实现精准诊断：项目组基于近2万例慢性荨麻疹、银屑病等疾病的多组学数据及临床用药等多模态数据，创建了国内最大规模、涉及最多药品的个体化用药研究和指导体系。
3.制定诊疗新标准，提升诊疗能力：项目组牵头制订了《中国玫瑰痤疮诊疗指南》《中国玫瑰痤疮诊疗专家共识》，同时提出新的疾病分型方法，将诊断特异性从73.3%提高到91.9%；还牵头制订了《皮肤基底细胞癌诊疗专家共识》《皮肤鳞状细胞癌诊疗专家共识》，全面提升诊疗能力。
优化、创新药物筛选体系，针对代谢调控关键靶点形成治疗新方案
1.基于皮肤代谢等多模态数据和人工智能（AI）技术，研发皮肤靶标发现和药物设计新方法并建立创新药物筛选体系：项目组利用AI技术深度挖掘皮肤代谢等多模态数据，发展了大尺度药物-靶标相互作用和靶标识别理论预测方法，基于机器学习的生物活性预测和虚拟筛选方法，针对关键成药性参数的理论预测方法，有效提升了皮肤代谢疾病靶标发现和药物筛选的效率。
2.针对代谢调控关键分子BRD4等研发原创新药，实现治疗新突破：项目组基于自主知识产权的创新药物筛选体系，研发了BRD4全新抑制剂NHWD870，较同类化合物该抑制剂临床活性提升了近50倍，同时可抑制M2极化，影响肿瘤微环境；通过非经典的NFKB2/SPP1信号轴抑制黑素瘤细胞生长。
3.针对关键代谢物质及代谢通路，基于老药新用策略，筛选出系列临床可用药物，形成治疗新方案：项目组针对黑素瘤细胞糖酵解过程中的关键分子CD147、PKM2，发现抗疟药物阿莫地喹能够有效的抑制CD147磷酸化水平及活性，从而抑制黑素瘤的侵袭转移；发现治疗帕金森病的药物羟苄丝肼（Ben）能够特异性结合并抑制PKM2活性，从而降低黑素瘤细胞的无氧糖酵解能力，提高氧化磷酸化水平，抑制黑素瘤细胞恶性表型；发现羟氯喹能够作用于能量代谢抑制炎症，并牵头完成羟氯喹治疗玫瑰痤疮的全国多中心、随机对照、临床疗效及安全性研究，确定羟氯喹治疗玫瑰痤疮的有效性。