莊曜宇:新冠研究應重視宿主基因定序 慎選AI演算法

2020/04/30
莊曜宇:新冠研究應重視宿主基因定序 慎選AI演算法
今(30)日,科技部補助臺大全幅健康照護子中心邀請到國內外多位專家舉辦了《TAIWAN is Helping :全方位AI x防疫線上論壇》,其中,邀請工研院生醫所副所長莊曜宇以疫情與基因大數據之應用

莊曜宇:新冠研究應重視宿主基因定序 慎選AI演算法(圖片來源:線上直播截圖)

2020.04.30 環球生技雜誌記者/李林璦

今(30)日,科技部補助臺大全幅健康照護子中心邀請到國內外多位專家舉辦了《TAIWAN is Helping :全方位AI x防疫線上論壇》,其中,邀請工研院生醫所副所長莊曜宇以疫情與基因大數據之應用為題,分享他以往在基因大數據的經驗,並呼籲,除了進行新冠病毒本身的基因定序外,應更加重視「宿主的基因定序」,才能清楚了解為何傳播有個體差異性,亦可用於老藥新用的研究或是能更進一步新冠肺炎感染、疾病上的生物資訊。

莊曜宇表示,他所開發的CellExpress平台可以進行細胞株與臨床檢體基因表現圖譜之線上分析,更是在這次疫情中進行研究的一大利器,可透過該線上平台選出哪種細胞的ACE2受器與病毒結合的表現最好,進而找到適合進行研究細胞株。

莊曜宇指出,英國目前已經完成超過一萬個的新冠病毒株基因定序,台灣截至昨天為止在德國的GISAID資料庫中僅有69個,不到台灣確診人數的六分之一。

他強調,要了解新冠病毒的來源與傳播路徑,僅看定序資料並不夠全面,所以除了新冠病毒本身的基因定序外,應該要作「宿主的基因定序」,也就是被感染的患者本身的基因序列,才能清楚了解為何傳播有個體差異性,亦可用於老藥新用的研究或是能更進一步新冠肺炎感染、疾病上的生物資訊。

他提醒,基因背景會大大影響研究結果,光是台灣人身上的ACE2受器每個人都可能不同,因此在做研究時應多注意。

莊曜宇也透過去年他針對台灣特有種鳥類─帝雉的全基因體解碼來為大家說明,AI演算法的選擇十分重要,該研究中用了6種演算法,結果差異很大;而在他與台大醫院合作的影像研究中,用了7種不同的演算法,也都會得到不同的結果。

因此,莊曜宇特別強調,AI、大數據分析對於生醫研究十分重要,適當的使用才可以加速研究的進行。

此外,他表示,新冠病毒的基因定序經過鼻咽拭子、病毒分離、樣本庫製備(library preparation)、定序、分析等步驟都有可能造成誤差,不同公司定序出來的結果也都不同,所以要注意定序品質。

莊曜宇在基因數據庫的領域中建立了多種平台,例如在2012年上線的miRSystem可以完成微型核醣核酸microRNA標的基因預測與生物途徑分析,至今該論文被引用高達197次。

莊曜宇也在去年發表了全球第一個把基因變異的基因體註解(genome annotation)與基因檔案(genetic profile)整合在一起的系統─VariED,裡面包含不同人種的基因表現數據、基因變異與基因變異對臨床功能上的影響,可以觀察出一個基因變異與物種之間的關係。

此外,他還開發了CNVIntegrate,可比較癌症患者與一般人的基因拷貝數變異(CNV),並檢視特定族群之CNV圖譜,莊曜宇指出,1000個鹼基對以上的缺失才稱為拷貝數變異,在該資料庫中不僅放入了台灣人體生物資料庫,也包含英國的COSMIC,其為全球最大癌症相關資料庫,可以做跨種族、跨疾病的研究。