大學研究｜港大開發生物信息分析技術 加快新冠病毒研究

香港大學研究團隊，開發了一種能處理龐大數據並作出精準推算的計算工具，一些内地和海外的科研團隊，已應用於新冠病毒研究，追蹤人體接種疫苗後，對不同病毒的免疫反應。

目前有各種具高精準度的「組學技術」，收集有關單細胞的多方面信息，例如細胞中「打開／關閉」的基因目錄或細胞中存在的蛋白質類型等，但這些計算方法都無法處理龐大（超過數百萬個細胞）的複雜單細胞組學數據，很多時僅用來分析某一項特定的細胞特徵。

港大工程學院電機電子工程系謝堅文教授領導的跨學科研究團隊，開發的名為VIA的新軌跡推理算法，利用一種新穎的「無監督式」機器學習方法，模擬人類的思維過程，像人腦般發掘數據背後的邏輯規律作推敲。在引導VIA機器學習的過程中，團隊廣泛收集包括單細胞蛋白質組學、基因相關和其他生物信息的組學數據，對各個重要的生物過程作了全面的分析研究。通過新策略能夠有效地識別生物演化的最佳軌跡，無論細胞軌跡有多複雜，需要處理的細胞數量以百萬計，VIA依然取得良好效果。

可預測血癌等病變

細胞週期演化是維持生命的基本細胞代謝過程，如果過程出錯，可能會導致癌症等病變。團隊利用VIA成功揭示了細胞週期進程中細胞質量的細微變化及質量含量的分佈。VIA能推算出在骨髓造血過程中，細胞狀態的轉變，從而可預測一些像血癌等的病變及病情發展，為治療方案提供病理基礎。

預測疫苗抗體量和反應

謝表示，現時與香港和海外的研究人員合作將VIA應用於不同的生物醫學和生物技術，其中包括跟蹤抗癌治療的效果，以及加速製藥行業的藥物研發過程等。同時，將VIA技術與全球科學家分享，目前在美國和内地已有科研團隊，把VIA相關工具應用於新冠病毒研究，包括推斷感染後免疫系統的反應、預測重症的發生，疫苗產生的抗體量和反應，以及對療程的反應等。

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撰文：練怡蘭
責任編輯：戴維浩