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港大團隊研發算法提升癌症突變檢測準確度分享到：
      香港中通社7月26日電 香港大學26日公佈，研究團隊近日研發出一款名為 ClairS 的新型深度學習算法，利用長讀長測序技術，顯著提升癌症突變檢測的準確性。ClairS 已在乳腺癌、肺癌及黑色素瘤細胞系數據集上進行測試，並在不同癌症類型及測序條件下展現出極高的準確度。
香港中通社資料圖 研究團隊由港大計算與數據科學學院助理院長（學習事務與學生拓展）及副學部主任（人工智能與數據科學系）羅銳邦領導。ClairS 的關鍵創新，在於其獲取訓練數據和標籤的方法。由於高質量的癌症訓練數據有限，研究團隊設計出一種新策略：通過混合正常人類樣本的測序數據，生成合成的“腫瘤—正常”樣本數據，使 ClairS 能夠產生近乎無限、且高度模擬真實癌症情境的訓練樣本，涵蓋不同的腫瘤純度、測序深度和突變水平，構建出靈活且穩健的人工智能模型，應用於真實的癌症基因組分析。 ClairS 已在乳腺癌、肺癌、黑色素瘤及胰臟癌等多種癌症細胞系中完成測試，並在檢測小型癌症突變方面展現出極高準確度。值得注意的是，ClairS 已被英國牛津納米孔科技公司（Oxford Nanopore Technologies）納入其官方體細胞變異檢測流程，成為實際商業分析管線的一部分，意味先進測序技術在臨床基因組學應用上邁出重要一步。 羅銳邦表示，ClairS 即使在真實癌症訓練數據有限的情況下，也能訓練出強大的人工智能模型，從而支持更可靠的長讀長癌症突變發現。研究不僅推動更精準、更全面的癌症基因組分析，亦展示在缺乏真實臨床數據時，如何以可擴展的方法訓練醫療人工智能，為長讀長臨床基因組學的未來發展奠定堅實基礎。（完） 【編輯：紀東】
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