港大新算法助追蹤打針後免疫反應
原文刊於信報財經新聞「StartupBeat創科鬥室」
香港大學的研究團隊開發了一個VIA計算工具，聲稱可處理龐大細胞組學數據，從而精準推算細胞的發展軌跡，嘗試了解不同疾病演化過程，找到對症下藥方法。目前已有中外的科研團隊把VIA應用於新冠病毒研究，追蹤打針後對不同病毒的免疫反應；研究成果已於學術期刊《自然通訊》發表。
港大工程學院電機電子工程系教授謝堅文解釋，人體約有37萬億個細胞，每一細胞含有多組生物訊息，包括基因圖譜、表觀基因、基因轉錄、蛋白質、形態特徵等，如能精準且透徹地了解單一細胞內的大量生物訊息，有助解讀正常健康或老化過程的變化、疾病形成、發展和治療後情況。
謝堅文（右）指出，VIA可在短時間內分析大量細胞，還可精準重組細胞演變軌跡；旁為李嘉誠醫學院何永基博士。（港大網站圖片）
然而，每次實驗涉及單細胞數量動輒超過100萬個，以基因排序分析為例，每次實驗的數據量可達10至100GB；利用細胞顯微鏡拍攝單細胞的形態特徵，每次實驗數據量更超過1000GB。要將人類單一細胞逐一分析拆解，需要能處理龐大數據的精準運算方法。
10分鐘分析百萬癌細胞影像
至於團隊開發的VIA，謝堅文介紹，主要處理兩個步驟工作。第一步，首先把實驗收集的細胞分類，把細胞樣本劃為不同群組；第二步，VIA把現有數據群組簡化為群組圖，並且採用隨機漫步演算法，推算細胞演變的軌跡，以編排整個群組圖的時序。
何永基（左）期望，VIA日後可以應用於精準癌症治療等層面；旁為謝堅文。（港大網站圖片）
謝堅文提到，腫瘤含有大量細胞類型，例如稀有的癌細胞可能極具攻擊性或容易擴散，以往運算工具的靈敏度，未必足以偵測這些微細或稀有的群組。VIA除可在短時間內分析大量細胞，還可精準地重組細胞演變軌跡，包括稀有的癌細胞群組，比起現有其他技術更有優勢。
VIA能推算出在骨髓造血過程中，細胞狀態微妙複雜的轉變，從而預測一些像血癌等病變及病情發展。此外，團隊曾利用VIA分析細胞的圖像數據，當中涉及7種肺癌細胞、超過100萬個單細胞影像。結果發現，VIA只需10分鐘即可完成數據分析，較現有演算法至少兩小時快得多。
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