港大新算法精準檢測癌症突變
香港大學計算與數據科學學院助理院長（學習事務與學生拓展）羅銳邦的研究團隊近日研發出新型深度學習算法ClairS，利用「長讀長測序技術」，顯著提升癌症突變檢測的準確性，已在乳腺癌、肺癌及黑色素瘤細胞系數據集上進行測試，於不同癌症類型及測序條件下展現極高準確度；有助推動更精準、更全面的癌症基因組分析，亦展示在缺乏真實臨床數據時，如何以可擴展方法訓練醫療人工智能，為癌症基因組分析的未來發展奠定堅實基礎。
現時許多癌症突變檢測方法主要針對「短讀長測序」設計，在分析人類基因組一些結構複雜的區域時，面臨巨大挑戰。ClairS則是利用長讀長測序技術揭示以往可能被忽略的癌症突變。其關鍵創新在於獲取訓練數據和標籤的方法。羅銳邦表示，ClairS即使在真實癌症訓練數據有限的情況下，也能訓練出強大的人工智能AI模型，支持更可靠的長讀長癌症突變發現。研究成果已於國際學術期刊《Nature Methods》發表。
