林仲彥、林介華、徐哲仁、呂怡萱、熊昭、陳淑華
上呼吸道感染為台灣常見疾病,而急性呼吸道感染對兒童及嬰幼兒影響更為嚴重,呼吸道感染的症狀大多類似感冒,重則造成器官的衰竭甚至導致死亡; 107年衛福部健保署統計急性上呼吸道感染的醫療支出佔全民健保第四名,可見造成醫療資源之鉅。造成上呼吸道感染的致病原中,病毒占約九成五以上,如腸病毒、流感、類流感等。而截至目前為止,除麻疹與特定流感品系外,尚無疫苗或藥物可供上呼吸道感染的預防或治療。
目前檢測以免疫偵測為主,可能因採檢部位與病毒量濃度影響有偽陽或偽陰性,且僅能針對已知的病毒型做判斷。現今由於基因定序檢測技術的飛躍進步,以NGS技術配合高敏感度的病毒序列分類模型分析,將可快速辨別採樣檢體是否為與重症相關的病毒株,進而提供相應治療。
本團隊以大量由公有資料庫取得的上呼吸道病毒序列為基礎,分為11大類、 13個屬共35個種,結合其基因型資訊進行分類清洗,增加整體資料的精準度,及均化各個分類型別的資料筆數,透過基因序列的向量轉化模型(Word2Vec),結合第一層卷積神經網絡(Convolutional Neural Network, CNN)的建置,再結合細部分類模型,可提供更為精準的病毒分型,並鑑別出可能造成重症的品系,提供醫療療的重要指引,目前我們所建置的病毒分類模型準確率高達九成二,穩定度佳,同時每一分類的偽陽性大多低於2%。
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