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高端健檢細膩化 人工智慧找出基因變異關鍵

由人類iPSC 細胞分化產生之間質幹細胞MSC 可作為細胞治療與組織修復使用。陳彥榮研究室提供

希望維持良好健康狀況的民眾,每年都會定期健康檢查。然而,健康檢查的精細度,以及在預防醫學與精準醫學的技術與實際應用層面日益增廣的未來,健康檢查其實可以進一步與細胞科學、基因檢測、家族病史等資訊內容互相結合。國立台灣大學生命科學院生化科技學系副教授陳彥榮表示,這些都是未來人工智慧可以協助的領域,同時也說,人工智慧不僅讓應用變得多,同時也讓基礎科學變得更加扎實與有價值。

高階健檢的細胞學應用

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在細胞培養與應用上,陳彥榮認為未來AI將可以讓精準醫療再上層樓。陳彥榮提供

健康檢查的項目越來越多,可以研究與分析的程度也越來越深,不過現在許多生物化學數據,以及包括大腸鏡等影像分析,目前還沒進入細胞分析的層級。即便如此,陳彥榮說,也許在不久的將來,透過分離身體細胞或是幹細胞的影像,進而分析細胞型態,作為能夠判斷細胞是否健康的參考,這都是預防醫學環環相扣當中的一環。

再生醫療與抗衰老:幹細胞也會老

此外,許多人都希望在健康檢查的時候,能夠讓身體年齡比實際年齡還要低。抗衰老也成為高齡社會台灣的健康醫療產業的重要命題。再生醫療就是希望能夠延長壽命、在人們生病前就要預防疾病。老化的因素很多,其中之一是身體幹細胞庫的枯竭。

在再生醫療產業這塊,目前正嘗試透過幹細胞分析,來作為身體老化評估指標。藉由體外幹細胞分化,或是特定標記來分析老化程度。希望能搶在人老化之前、幹細胞變得不足或是老化之前,就進行處置,否則幹細胞不足,也就無法聚集足夠的健康幹細胞來提供修復的功效了。

細胞科學結合AI 協助精準醫療

癌細胞可以透過患部的基因表現差異,以及基因定序、DNA、RNA定序等變異與診斷位點不同,找出相異的突變,發展出個人化的精準醫療療法。但每個人身上的基因數據量龐大,這時就可以透過人工智慧來分析相關性。基因分析其中一個重要的意義,就在於協助醫師篩選藥物,達成精準醫療之效。

AI跨域特性 讓生物科學更豐富

一般來說,生物研究比較縱向,都是一個步驟接著下一步驟,有先後次序。但陳彥榮分享接觸AI與應用AI的經驗,與以往的縱向研究不同,AI能夠提供更多元的橫向整合。而在這樣同時與多面向合作的過程中,不僅有效提高研究的效率,更增加應用的廣度。

不只是醫療過程與醫學指引的文獻內容數據量大,生物科學的基礎理論與每年不斷新增的期刊與發表也很多,也因此透過AI閱讀、歸納、分析大數據,也可以給予研究員統整後的資料結果。舉例來說,細胞型態判讀,就可以透過AI來改善品質與培養細胞;分析生物歧異性,不僅學術單位,藥廠也可以應用。

與醫療團隊合作的細胞科學

目前陳彥榮團隊也與台大醫院等有密切合作,不管是新興腫瘤抗體的開發或是癌症基因分析與形成機制。現在從癌症細胞製作誘導式多能性幹細胞 (Induced Pluripotent Stem Cell;IPSC)的過程中,也都可以回溯與瞭解癌症形成的歷程,提供癌症藥物開發治療與診斷的新標的。

藉由人工智慧技術,未來在預防醫學與預測上會有很多應用。其中包括了抽血檢測、micro RNA、蛋白質。甚至像是不同種大腸癌、乳癌的RNA分泌,也有不同種狀況與不同數量。這些都是可以藉由AI技術來將RNA的初始回推,進而發現出現哪種生物標記後,會得到什麼病。

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