基因大數據加人工智慧技術分析卵巢低惡性度腫瘤

大家都知道,腫瘤一般分為良性及惡性 ; 但卵巢腫瘤還有另一個常見、但較少人提及的分類,叫做’低惡性度腫瘤’(BOT,borderline ovarian tumor)。

卵巢低惡性度腫瘤常常會長很大,但奇怪的是,行為相當溫和,所以它以前被歸類為半惡性腫瘤,這種特性實在讓人很好奇,到底在分子基因層面發生什麼事,不過我查了文獻,發現以前幾乎沒人研究。

那就自己來分析 ; 要掌握一個疾病的核心,就要從它的基因變化研究開始。 我將過去資料庫中低惡性度腫瘤基因表現收集起來,進一步分析,一開始,只看基因表現較難具體看出這類腫瘤特性。後來我透過多基因資料轉換技術,將基因體轉換為功能體,這時它隱藏的秘密就現形,而且特性相當明確,可用人工智慧辨認,準確度接近100%。

我們同時發現低惡性度腫瘤在免疫、代謝及細胞生長調控發生異常,並由此找出不少重要的相關基因,這代表可以用基因表現透過人工智慧精確認出低惡性度腫瘤,並提供日後發展精準醫療的線索。

這研究發表到IJMS (International Journal of Molecular Sciences),很罕見的,評審沒刁難,僅要求minor revision,要特別感謝三總的蘇國銘醫師,他出力最多。

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