浸大通訊

破解人類遺傳密碼

2022年2月25日

電腦的運用革新了描繪和理解複雜生物過程的方式。浸大的張璐博士現正開發計算工具，以望解開存在於人類體內的大量遺傳基因「秘密」，並從中找出與人類複雜疾病有關的靶點。

計算機科學系助理教授張璐博士表示：「人體是非常複雜的。隨着科技進步，新一代測序技術每天都能夠產生大量的基因組學數據，因此計算機科學家需為生物醫學研究人員提供更具效率的機器學習模型和工具，以便分析龐大的數據。」

生物信息學是相對較新的領域，但電腦的使用以至新興的人工智能和深度學習技術，為生物醫學帶來了巨大變化，這些技術正是張博士熱衷於利用的工具。

「能夠幫助生物學家或醫生診斷疾病，並利用算法或透過建立模型來幫助他們深入理解生物現象，同時挖掘出更多有用的知識，對我們計算機科學家來說是發揮所長的好機會。我們的社會正面對人口老化的問題，這些計算工具正好能幫助解決問題並提高人們的生活質素。」

要為老年常見疾病尋找合適的藥物靶點，首先要理順新一代測序技術產生的大量混亂數據。張博士認爲，最大的挑戰仍然是數據本身：「大多數生物數據都非常混亂和複雜，我們必需加以分析和整合。」

解讀生物信息

近年人們對細胞和身體如何運作的認知不斷提升，對脱氧核醣核酸（DNA） 的結構和功能有了更清晰的理解。DNA 是指包含了所有遺傳信息的雙鏈螺旋分子，但也不足以說明一切，因為身體内還有數以萬億計的細菌，包括我們腸道中的微生物。這些細菌群也被稱為微生物組，對人類健康起着重要作用，而宏基因組學（Metagenomics）可以有助了解宿主與生物體之間的相互作用和微生物組的角色。因此，理解這些不同因素如何相互影響並導致某些疾病，是一個非常重要的研究領域，而目前所知不多。

張博士表示：「生物信息學是一個很廣闊的領域，而我目前正在研究如何將人工智能應用於基因組數據，特別是人類微生物組。我曾從事複雜疾病和人類基因組數據的研究，相關經驗可以應用到或與癌症等多種複雜疾病有關的人類腸道微生物組。」

雖然對微生物組數據的分析和探索過程一般需時很長，但高通量基因組測序技術的進步，已大大縮短所需時間。然而，還有額外的挑戰，因為這些信息比人類基因組更爲複雜，不同物種的混合也意味着生物學家更難分離提取，而人工智能模型將可以為科學家提供有用的資料。

張博士指出，一些項目會產生大約 10 GB 大小的短讀長測序數據，用以反映微生物的豐度，但要組裝出每個細菌物種的基因組序列，便需要更大量的數據。「以目前的宏基因組排序項目而言，可能需要大約90 GB的短讀長測序數據和長度長測序數據來組裝每個物種的基因組序列。」

專注於中醫藥

張博士擁有生物學、統計學和計算機科學的跨學科背景，具備許多現今研究人員所需的廣泛知識和技能。他在天津大學完成軟件工程本科學位後移居香港，並先後取得香港大學李嘉誠醫學院碩士學位和香港城市大學電腦科學博士學位。他隨後移居美國，在史丹福大學的計算機科學與病理學系擔任博士後研究員（post-doctoral fellow），其後回流香港。

「香港和浸大是做跨學科研究的好地方。當初我決定從史丹福回港時，發現浸大的中醫藥學院是最強的。我認為微生物組和中藥研究的前景光明，所以希望與中藥研究人員合作開展更多藥物研發項目。」

目前，張博士正與中醫藥學院的學者和生物系的研究人員就胃腸道相關疾病和藥物研發等重要題目合作，並在浸大的中藥創新研發中心展開有關探索。

「大約十年前，人們開始認識到中藥可能與人體腸道微生物群發生相互作用。中醫藥學院目前正在研發中藥，相信人體腸道微生物組有助他們的工作。」

其他研究人員亦會使用張博士開發的工具，他們的反饋對於算法的持續開發和改進至關重要。張博士還希望找出合適的靶點，以開發出更佳的藥物。

「接下來的工作是繼續開發人工智能模型，並與中醫藥學院合作研發藥物，希望能找到一些藥物靶點，並開發出能對準該靶點的小分子或藥物。而如何識別、開發和設計更有效的藥物便是我下一個目標。」