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亞大善用大數據 解碼基因 攻精準醫療

2020-11-01 02:00:00經濟日報 記者陳葦庭/台北報導

亞大基因共同創辦人蘇中才(左)、張明台(右)。記者許正宏/攝影
亞大基因共同創辦人蘇中才(左)、張明台(右)。記者許正宏/攝影

張明台與蘇中才在2015年共同創辦亞大基因,打造基因定序大數據運算平台,希望靠著AI人工智慧來提升精準醫療品質,也進入第一期微軟加速器,成為微軟新創合作夥伴,在Atgenomix SeqsLab產品平台上結合微軟Azure big data雲端核心技術服務。

2000年,科學家公布第一個人類基因體,這個看似對醫學是一大進步的發現,卻因為基因體定序價格長年偏高而無法落實到臨床醫療,直到近年次世代定序(Next generation sequencing, NGS)技術的進步,才讓人類全基因體定序的價格快速下降,AI與大數據的技術的進步,讓人們可以靠寫程式來解碼基因並落實到臨床,由傳統醫療邁向精準醫療(Precision Medicine)世代。

張明台與蘇中才原本在趨勢科技擔任雲端平台建置與相關演算法開發工程師,擅長利用資料探勘與機器學習等來偵測垃圾郵件、惡意軟體,不滿足於舒適圈的兩人常問自己「還可以做什麼?」,某次和台大醫師討論到次世代定序資料龐大,對醫生或研究員是非常困難的問題,也讓他們決定將自身專業和基因定序結合,打造兼具生物資訊和大數據分析技術的團隊,致力挖掘人類基因序列數據(Data Mining)技術及分析軟體平台(Analytics Platform)。

蘇中才指出,傳統處理基因定序的人員多是具備生物或醫學背景,但卻少有電腦科學專業的人才,但次世代定序的資料和過去基因體剛問世時相比多出數百倍,以舊有的程式跑起來十分沒效率,甚至難以解讀,因此他們認為需要翻轉式的分析方式,透過引進大數據才能幫助精準醫療,但當時台灣並沒有這樣一套產業,也因此讓他們看見了藍海。

打進白色巨塔 最難的第一步

他舉例,過去醫界檢測都是針對特殊基因去做研究,例如乳癌、多結節硬化症、先天聽損等,但人類全身基因很複雜,一旦用目標式在看基因,很難對症下藥,找出問題根源,尤其很多罕病或是癌症到後期都會演變成不同的樣態,必須用全基因體數據來運算才能找出問題根源。

抱著雄心壯志希望將大數據專業結合基因定序提升醫療品質,沒想到有了技術和平台,想要落實在臨床卻處處碰壁,張明台說,跨領域創業本來就不是容易的事,創業初期先是面臨到學習曲線,必須花許多時間了解醫療、生物相關知識,但產品開發出來後還是很多醫院不買單,如何打進白色巨塔成了團隊最需要克服的難題。

張明台回憶,當時根據台大的建議及需求,開發出一套系統,想不到拿去其他醫院推廣卻被打槍,原因在於每個醫生擅長的科別不同,需求也不一樣,每一個產品到了不同醫院,就會面臨不同的挑戰與質疑,搞清楚醫療產業鏈的上下游關係、不同科別醫生的需求,反倒成為當時創業最需要解決的環節,後來這套系統也成功被北醫癌症轉譯研究中心及長庚部分科別採用。

「角色扮演要清楚」是他在步上軌道後得出的結論,他表示,亞大基因的定位畢竟不是醫生,AI與大數據也不能取代醫生工作,不是開發AI系統就能預測人會得什麼病,讓醫生瞭解這套軟體可以做數據學習,幫助醫療研究員加速精準醫療的發展才是亞大基因的目標跟定位。

釐清角色定位 營運步上軌道

蘇中才談起他在台灣人工智慧醫療專班講座的經驗,當時現場來了100多位醫生要學習怎麼將基因定序落實到臨床,結果現場調查,發現只有5%的醫生有接觸過基因體資料,多數醫生在醫學院並沒有學過怎麼看基因體並連結到治療端,推廣到醫療院所時就會遇到困難,因此他們也將目標瞄準檢測公司,由亞大基因負責處理數據建置生產線分析流程,檢測公司將數據轉換為可判讀的報告給醫生或病患。

新冠肺炎疫情肆虐,張明台坦言,明顯感受到大環境對醫療產業更加重視,他表示,目前已在跟醫療單位研究,希望可透過AI與大數據分析新冠肺炎病毒的病毒株,接下來也會發表相關論文,期望能運用科技造福人類,讓更多人看見台灣的醫療與科技實力。

亞大基因小檔案

資本額:7,800萬

成立時間:2015年

主要產品:提供高效能平行運算雲端服務,助精準醫療及基因體研究中心客戶將DNA、RNA定序分析流程優化

競爭優勢:導入Microsoft Azure雲端運算生產線,大幅減低生資系統建置管理成本

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