【晴報專訊】科學家一直試圖拆解細胞中蘊含的大量生物信息，冀可了解細胞運作及老化過程中的變化，從而預知如癌症等疾病的形成、發展和治療預後情況。

　　最近港大研究團隊開發了一種名為VIA的生物信息分析技術，能夠偵察細胞演變的軌跡，一些海外科研團隊更將技術應用於新冠病毒研究，追蹤人體接種疫苗後，對不同病毒的免疫反應。

　　目前有各種具高精準度的「組學技術」，收集有關單細胞的多方面信息，例如細胞中「打開／關閉」的基因目錄或細胞中存在的蛋白質類型等，但這些計算方法都無法處理龐大的複雜單細胞組學數據，或僅可用來分析某一項特定的細胞特徵。

港大電機電子工程系教授謝堅文學(右)領導的團隊，開發名為VIA的新軌跡推理算法。

　　港大工程學院電機電子工程系謝堅文教授領導的團隊，開發名為VIA的新軌跡推理算法，利用新穎的「無監督式」機器學習方法，模擬人類的思維過程，發掘數據背後的邏輯規律作推敲。在引導VIA機器學習過程中，團隊廣泛收集包括單細胞蛋白質組學、基因相關和其他生物信息的組學數據，並進行全面分析研究。

　　團隊通過新策略能有效識別生物演化的最佳軌跡，謝指，VIA可以高效自動分類110萬細胞影像，及大大縮減細胞集群分析所需時間，由以往最快演算法需要逾2小時，減至10分鐘。

技術可用於新冠病毒研究，追蹤人體接種疫苗後，對不同病毒的免疫反應。

預測疫苗產生抗體反應

　　謝續說，現時與香港和海外的研究人員合作將VIA應用於不同的生物醫學和生物技術，包括跟蹤抗癌治療的效果，以及加速製藥行業的藥物研發過程等。

　　另外，港大並將VIA技術與全球科學家分享，目前在美國和內地已有科研團隊，把VIA相關工具應用於新冠病毒研究，包括推斷感染後免疫系統的反應、預測重症的發生，疫苗產生的抗體量和反應，以及對療程的反應等，免卻例如重複抽血檢查等常規程序。