AI 追踪全球新冠病毒演变 基因大数据打造精准防疫 《全方位 AI x 防疫线上论坛》重点报导

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首图:与会贵宾与讲者合照,由左至右为:全幅健康照护子中心执行长曾柏元(左1)、全幅健康照护子中心傅立成主任(左2)、科技部政务次长许有进(左3)、科技部前瞻司司长杨琇雅(左4)、工研院生医所副所长庄曜宇(右3)、中研院生物医学科学研究所何美乡研究员(右2)、台湾发展研究院许瑞彰顾问(右1)

有鉴于全球 COVID-19 疫情持续延烧,且可能转为长期抗战,由科技部补助全幅健康照护子中心、台大人工智能与机器人研究中心主办,台湾大学生医伦理中心、财团法人台湾发展研究院、颖锐生医顾问有限公司、社团法人台湾自杀防治学会、美商图策智能科技有限公司、台湾医务管理学会协办的《TAIWAN is Helping : 全方位 AI x 防疫线上论坛》在台大集思会议中心举行。此次论坛就防疫议题延伸四大面向包括:病毒与 AI 应用分析、检测与治疗开发、公卫与心理创伤、以及法制与医疗伦理等,邀请国内外产官学相关机构等 16 位国内外知名学者专家担任讲者,分享他们的研究发现。除了莅临现场聆听,本次论坛也另有线上直播,希望能因应因疫情引起的减少接触措施,让更多人参与论坛,盼为台湾乃至全世界的防疫贡献心力。

首先,科技部政务次长许有进致词提到,在过去对抗 SARS 经验中,台湾科技产业曾大力协助。AI 和大数据技术对人类有助益,在这波疫情中,对防疫和药物选择以及疫苗研发都有帮助,并且能追踪病毒传染。AI 智慧医疗是未来趋势,透过跨领域与跨国际在医疗上对疫情有协助。

林清咏执行长:全球 COVID-19 病毒可分八大类,AI 可监测追踪病毒演变

病毒与 AI 应用分析不论是在疫情监控或是技术研发皆扮演重要角色,主办单位邀请到美商图策智能(Graphen, Inc.)执行长林清咏博士以“Graphen COVID-19 病毒演化监测 ”为题,解读全球 12000 多株病毒的基因序列,并将之分为八大类。截至 2020 年 4 月 29 日,已定序 12294 个病毒株,其中有 6205 种变型。林博士说,2019 年底从武汉开始已抓到数团的病毒株在生长,并为它们定序。因为演化理论、适者生存,病毒会开始变异。而越多感染者,越多变异种类;越长时间,越多变异点;新冠病毒平均每一周增加一个稳定存活的变异点。林博士说明,基因组就像是机器的零件,是软件也是硬件,基因改变会直接改变蛋白质。而 COVID-19 基因组生成 26 个蛋白质,一个蛋白质就像是一个零件。当零件变调,产生不同的功能,便越变越多产生各式各样新的新冠病毒出来。而 COVID-19 病毒为何这么强,原因是它的复制能力与伪装能力,让人体的免疫系统以为它是外来物,在潜伏期间一直传播,而复制完容易爆发出去。

美商图策智能(Graphen, Inc.)执行长 林清咏 博士 线上远距连线演讲

林博士进一步分析八大主要攻击全球的 COVID-19 病毒,分为 A(又分为 A1、A2)、B、C、D、E、F、G、H 八大类。A 类主要分布地区为中国,基因分析显示所有病毒很有可能都是从这两株(A1)和(A2)演化而来。其中一株(A2)与蝙蝠和穿山甲上病毒基因几乎最近。B 类主要分布地区也是中国,均为直接从 A1 演化出来的各式各样病毒株。这些变化影响了各个蛋白质,不过这些变异在现有序列中都没有再产生大规模传播。C 类主要分布地区为欧洲,特征是棘状蛋白(spike protein, S 蛋白)变异,S 蛋白是病毒会感染人类的关键。不过变异位点并不在和人体 ACE2 结合的RBD上。D 类主要分布地区为英、荷、港,特征是 NSP2、NSP3 以及 ORF3 蛋白变异。NSP3 负责把病毒的各个蛋白质剪开,并且负责影响被感染细胞的蛋白质。E 类主要分布地区是美西与加拿大,特征是 ORF8 变异以及大多数还有两个 NSP13 变异。ORF8 蛋白的功能尚待研究。NSP13 可能是病毒用于展开 RNA。F 类主要分布地区是西、澳、韩、中,特征是均为直接从 A2 演化出来的各式各样病毒株。这些变化影响了各个蛋白质,不过这些变异在现有序列中都没有再产生大规模传播。G 类主要分布地区是欧洲与南美,特征是 S 蛋白与其核蛋白(nuclear protein, N 蛋白)上三个连续位点的变异。N 蛋白是用来保护病毒基因 RNA 的壳。H 类主要分布地区是法国与美东,特征是 S 蛋白变异与另一个 ORF3(脱跳专家)蛋白变异。ORF3 的功能在于把宿主细胞膜戳破,让在其中复制的病毒外传。

全球八大 COVID-19 病毒分类树状图

全球八大类 COVID-19 病毒分布地区与特征

林博士也表示其公司 Graphen 现正监测四种变异,包含任何变异(Any Mutation)、错义突变(Missense Mutations)、静默突变(Silent Mutations)、与激进突变(Radical Mutations),且任何范围都可能监测。此外,因 COVID-19 大流行,会带来全球 AI 医疗研发在 2025 年以前达超过 20 亿美元发展的效应。最后,更盼透过先进 AI 技术解决人类难题。

延伸阅读:台湾防疫外交展望论坛亮点:医疗、公卫、AI 如何战胜武汉肺炎?

庄曜宇副所长:台湾需加强建立新冠案例基因定序数据库   宿主的基因定序也需重视

基因体研究专家暨工研院 (ITRI) 生医所庄曜宇副所长以“疫情与基因大数据之应用 ”为题,分享 RNA 定序与数据分析、基因数据库与分析工具、COVID-19 定序数据库、病毒与宿主遗传学、生物资讯学的 AI 技术、ITRI 的 COVID-19 诊断系统等内容。庄副所长指出,英国目前已经完成超过 10,567 个的新冠病毒株基因定序,台湾目前在 GISAID 数据库中仅有 69 个,不到台湾确诊人数的六分之一,台湾需加强在这方面多一些努力,并且与国际接轨。他强调,除了 COVID-19 病毒本身的基因定序外,“宿主的基因定序”(host genetics)也很重要,也就是被感染的患者本身的基因序列,未来可以多做这方面的研究。台湾人身上的 ACE2 受器每个人都可能不同,因此在做研究时应多注意。他总结提到,由于疾病是非常复杂的,所以多组学是必要的,以提供全面性的解读,而不只是使用定序。领域知识对大数据分析和 AI 是必要的。研究宿主基因变异与 COVID-19 病毒序列同等重要。ITRI 的 BDL 已开发了两种基于核酸的 COVID-19 诊断系统。

工研院生医所 庄曜宇 副所长

李友专教授:远距医疗可助防疫   盼台湾通讯诊疗法修补完善 

将于 2021 年出任国际医疗资讯协会理事长的台北医学大学医学资讯研究所李友专特聘教授分享,预测(Predict)、远距医疗 (Telemedicine)、大数据分享(Sharing / Big Data)、资讯透明度(Transparency)是防疫的四大关键。 现在是全世界了解到共享医疗大数据价值的好时机,且 AI 能够提供帮助。从“预测(Predict)”来说,AI 可以运用在精准防疫,因心理恐惧比新冠病毒可怕,而恐慌的原因是其病毒是随机发生的,不分性别年龄、职业贵贱、国籍种族;无症状及复原者皆可长时间(接触/飞沫/气溶胶)传染;可长时间附着并“存活”在无机体表面,AI 可以在早期筛选高风险者,对于谁应隔离,应朝向精准、个别化做。 再者,最强的防线是:只要医疗体系不崩溃,就不易发生大规模社区传染。 提供医疗体系最强资源、最好防护、充足人力,让 AI 打破恐惧,做入院前筛检,有系统化的数位快筛,可减低医疗崩溃。AI 还可以做早期侦测、预测部署、远距医疗。关于远距医疗 ,虽然台湾有相关的通讯诊疗法,但其仍有不足之处,但起码台湾可以做疫情即时追踪监控(Pre-screen consultation)。假使台湾门诊减少,可减低成本。

台北医学大学医学资讯研究所 李友专 特聘教授

陈秀熙副院长:台湾需要预防性疫苗   可考虑执行血清检查监视计画                   

台大公共卫生学院陈秀熙副院长以“台湾防疫布署的现在与未来”为题演讲,COVID-19 是全球大流行,台湾确诊病例并不多,致死率也很低,主要是因为做了境外阻绝(边境管理及隔离检疫)与减害计画(包括减少大型聚会、个人防护如戴口罩与勤洗手、环境防护等),但随着疫情趋缓各国逐步解封,对台湾的防疫是一个挑战。陈秀熙举例,之前清明节的 Cyber-Condolence 数位扫墓还不错。他也提及澳洲防疫做得不错,他们推出社交距离手机程式 COVIDSAFE,台湾或可参考。另外他也建议可能的 IoT 应用程式可以运用在 COVID-19 防疫隔离与居家医疗照护上。最后,对于台湾及国际未来的挑战,陈秀熙提出,台湾可感染宿主多,需要预防性疫苗来达到群体免疫,也需要治疗性疫苗及抗病毒药物以减低传染与加速康复。而为了让免疫力持续,可执行血清检查监视计画(Serological Test Surveillance)。

台大公共卫生学院 陈秀熙 副院长

何美乡研究员:中和抗体是免疫的指标且可用于治疗   建议研发可检验中和抗体的快筛剂

曾参与抗 SARS 行动的专家中研院生物医学科学研究所何美乡研究员以“疫情攻防策略”为题分享疫情攻防策略,表示防疫有攻有守,台湾打赢了第一波战疫,那该如何应对下一波疫情呢?首先,她提出需先回答几个重要的科学问题,包括感染后有无免疫力、病毒和抗体能否同时存在、COVID-19 病人何时具或不具感染性。会议中她分别回答了这三个问题。第一、感染后的病人有免疫力。第二、病毒和抗体可以同时存在。第三、COVID-19 病人的感染性在发病日时已达高峰,尔后逐渐下降,且在抗体出现后,感染性已大大减弱,这也间接说明了为什么磐石舰群聚爆发事件有病毒(核酸阳性)、但没有感染性。

何美乡进一步提出,中和抗体是免疫的指标,也具保护性,COVID-19 确诊病人正常情况下都会产生中和抗体,但是普筛的中和抗体试剂至今仍没有,她建议台湾要研发可检验中和抗体的快筛剂。在应用上,中和抗体可用于治疗,以及可用于出入境免于检疫的指标。此外,少数的资料显示无症状感染者可能不会产生抗体,或抗体产生较慢,关于无症状感染者如何处理需另讨论(现在进负压隔离病房)。

何美乡也表示,若达到群体免疫,疫情会下降。方法有二,一是自然感染,二是施打疫苗。关于疫苗,最快 2020 年第 3 季以“紧急使用”少量供给医护人员使用;关于全民使用的疫苗,因紧急药证对全民使用适用性、或产能的限制,全民使用的时程较难估算,超级乐观估算也要 2021 年第 3 季才会有全民使用的疫苗。

中研院生物医学科学研究所 何美乡 研究员

本次论坛亦邀请担任Marcus Institute for Aging Research 遗传流行病学计画(Genetic Epi Program)主任的哈佛医学院许益祥副教授、台湾感染症协会理事长兼台大医院小儿部主任的黄立民医师、颖锐生医顾问有限公司朱棻玉总裁、参与国研院国网中心“COVID-19 全球疫情地图”计画的王聿泰组长、参与“手持核酸分子快筛系统”研发的工研院生医所精准医疗诊断指引技术组陈廷硕组长、于今年3月在权威医学期刊《美国医学会杂志》(JAMA)撰文分享台湾防疫作法的史丹佛大学政策和成果和预防中心的王智弘主任,担任全国自杀防治中心副执行长的台大护理学系吴佳仪副教授、台湾临床研究伦理审查学会理事长蔡甫昌教授、担任台湾人体生物数据库伦理委员会委员的中央研究院欧美研究所何之行助研究员,以及《AI 法律评论网》创办人台北医学大学医疗暨生物科技法律研究所李崇僖所长,加入论坛提供专业看法。

傅立成主任: AI 与大数据可助防疫    长期抗疫亦须兼顾法制伦理与社会心理等全方位面向

科技部补助全幅健康照护子中心傅立成主任在论坛最后总结,COVID-19 疫情造成国内外这一波抗疫的浪潮,我国政府因有 SARS 经验所以能及早因应,加上有世界级水准的医疗公卫以及人民有高度防疫观念,使得台湾这次防疫的成果世界瞩目。这次科技部补助台大全幅健康照护子中心,邀集跨单位、领域、海内外的各界意见领袖参与论坛,希望能发挥抛砖引玉的影响力。

傅主任进一步说明,从 AI 与大数据分析的角度看 COVID-19,不管是病毒基因、病例的医疗、或是公卫与资讯,对个别与群体疫情的监测及高风险族群的识别都有所助益,也使得我们能够进一步精确的筛检治疗;今日有讲者提及普筛会浪费太多国家财力,所以做精准筛检应好好利用大数据。另外,我国的防疫成果使得国内只有 400 多个 COVID-19 病例,但是从大数据的角度看这个数据稍微少了点,所以应积极跟世界各国合作,尤其是目前确诊案例占全球三分之二的欧美国家,让台湾能够有参与国际研究的能量,也协助拓展参与防疫临床产业的开发,打通国际市场。

此外,傅主任也提及,这次论坛讨论到因防疫公卫政策衍伸出的法制伦理、社会冲击和群众心理等人社科学研究面向,也需要受到重视,例如流行病风险评估、疫情的模型跟预测、防疫相关的医疗伦理等,都非常需要重视。虽然今天谈的是 AI 科技,但国家社会在疫情攻击下要能有好的社会与生活,各个面向的议题都需要重视。期盼今天的讨论能帮助政府在未来防疫公共政策上的制定及协助民间面对防疫时产生的冲击,进一步能够影响国际社会对台湾防疫的效仿。

最后,傅主任说,国内疫情虽缓和,但是国际上疫情还是非常严峻,要有长期抗战和因应未来可能的其他流行病的准备;科技部补助全幅健康照护子中心亦有在规划和防疫相关的智慧医疗或照护面向等议题,希望论坛主题能和世界合作,达成全方位的目标。

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