本地科研团队获得拨款近1800万元，用于开发利用多种技术与人工智能来分析生物标志物的新数据平台，以促进癌症等疾病的药物研发。
这个平台将为研究人员和临床医生，提供一种基于细胞和位置的疾病生物标志物分析方法，旨在加速我国及亚洲的药物研发工作。
这项四年的研究项目由新加坡科技研究局属下的新加坡基因组研究院（Genome Institute of Singapore），携同局生物资讯研究院、新加坡国立癌症中心，以及新加坡中央医院的专家研发。
他们将绘制组织切片内分子位置的空间组学（spatial omics）技术、病理实验室显微镜图像的组织成像以及临床数据相结合，利用人工智能发现新的药物靶点。
新数据平台将专注于癌症，包括肺癌、乳腺癌、结肠癌、肝癌和胃癌、慢性肾病，以及脂肪肝病。
作为项目的首席研究员，新加坡基因组研究院系统生物学和数据分析实验室高级组长普拉巴卡（Shyam Prabhakar）博士指出，靶点发现是药物开发中的瓶颈，当前方法成功率有限。
他说，新平台旨在通过关注参与细胞间相互作用的分子来改善靶点发现。“细胞间相互作用影响细胞的生长、通讯和对治疗的反应。理解并操纵这些相互作用，可以帮助开发更有效的治疗方法。”
他提到，70%的现有药物，包括彻底改变癌症治疗的免疫疗法药物，都以这些参与细胞相互作用的分子为靶点。
利用档案库组织样本 发现新药物靶点
团队将利用新保集团数码病理学档案库里15万多名患者的100多万张显微组织图像，以及过去10年在新保集团组织库里的2万多个组织样本进行研究，利用人工智能推断细胞间的相互作用，以发现新的药物靶点。
除了药物研发之外，平台还将帮助定义疾病亚型（subtypes），据此对患者进行分类，以提高诊断准确性，并制定治疗计划来获得更好的结果。
平台数据也可以帮助专家从分子水平上了解药物的作用原理，这对于识别同一种药物可治疗的其他疾病非常重要。
团队已利用该平台分析，确定了两种对癌症检测和治疗有影响的结肠癌亚型。研究成果已发表在学术期刊《自然—遗传学》（Nature Genetics）上。
中央医院病理学处长林洁锋教授说，新平台通过引入人工智能驱动的疾病治疗方法，发现新药物靶点，有望推动医疗进步并提高患者治疗效果。
他说：“数据库共享可以让病理学家对存储多年的数据进行注释，支持多种不同分析方法。”
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