香港理工研發大數據分析平臺揭示癌癥基因關系

　　記者23日從香港理工大學獲悉，該校癌癥基因組的大數據分析取得重大突破，通過建立一個創新的大數據分析平臺，分析基因之間的相互作用，揭示在癌癥中基因網絡的失控機制。

　　這項突破是理大醫療科技及資訊學系講座講授翁一鳴、陳穎志和黃思銓聯同哈佛大學生物統計學專家所組成的研究團隊所取得的成果。

　　研究團隊還發現診斷及治療慢性骨髓細胞白血病的潛在標靶基因——核磷蛋白（NPM1）及其相關基因。有關研究發現有助確立由核磷蛋白導向的治療策略，使標靶治療更準確針對問題在所、對癥下藥，同時此分析平臺亦可廣泛應用于其他疾病之上。

　　據介紹，傳統的癌癥基因研究方法是比較癌癥患者與健康人士的整個基因組，找出有顯著差異表現的個別基因。這種沿用多時的方法并不能找出基因相互作用及其系統性變化，進而了解有關構成癌癥的發病機制。

　　在該項研究中，研究團隊假設參與相同機制的基因會呈共同表現（即基因之間的表現水平互為關連），并且探討每對基因之間的關系，從而破解癌癥背后的機制。基因對組合數目會隨基因數目以幾何級數增加，而人類基因組有超過兩萬個蛋白質編碼基因，因此基因共同表現的分析涉及約兩億對基因。

　　哈佛大學的生物統計學專家幫助研究團隊進行了大型計算機模擬試驗，確立了癌癥基因共同表現的統計方法。研究團隊克服了處理大量數據的挑戰，只需兩天時間便可分析出兩億個基因對的共同表現，突破傳統方法的不可能，建立了前所未有的科學基礎。

　　這項研究確立了一個創新的結構性基因共同表現分析平臺，揭示癌癥發病機理，并發展以核磷蛋白導向的治療策略。共同表現分析發現了基因網絡上的失控機制，加深對癌癥生物學的了解，有助確定治療的新方向。這個平臺不但對科學發展有所貢獻，并可隨時應用于其他疾病的診斷、預后和治療研究之上。