周老師實驗室

AI診斷與智慧醫療實驗室

AI Diagnosis and Smart Medicine Laboratory

Cheng-Chung, Chou(周正中)

研究領域 Research Interests

本實驗室著重於跨領域的研究,充分整合分子生物與生物技術、生物統計與生物資訊、以及人工智慧三大面向探討疾病(特別是癌症)精準醫療的可能性。首先,從全球公共資料庫和自家實驗數據收集醫學影像、基因體突變、RNA表達 (mRNAnon-coding RNA)和血液抗體等定序序列、以及相關臨床醫療資訊等生醫大數據,再結合深度學習神經網路和機器學習多變量統計分析,探討是否能找到適當的生物標記,發展出人工智慧診斷模型系統,對疾病診斷、分型、標靶治療(包含免疫療法)和預後進行準確的評估預測。

目前已開發出肺結核蛋白質檢測晶片,偵測血液樣本中九個結核菌抗體,並利用機器學習演算法判別受測個體為健康、結核菌感染或潛伏性結核菌感染,上述技術已獲得中華民國專利。此外,我們也已建構出肺結核病人血液中特有抗體庫,重建結核菌感染的分子致病機轉。肺癌相關研究也已開展,篩選並鑑定出數個與肺癌細胞表面抗原特異性結合的抗體或胜肽,進而可據此發展癌症血液診斷、以及抗體或胜肽抗藥物複合體的標靶治療。最近我們提出可同時結合化學療法,免疫療法和奈米粒子藥物傳輸的腫瘤智慧型標靶療法,可增強癌症精準治療並大幅降低免疫療法引起相關的不良反應。同時,我們正發展人工智慧診斷模型系統,對腫瘤組織的基因體突變與免疫细胞浸潤、RNA-seq基因表達差異與臨床指標共表達加權網路、mRNA/miRNA/lncRNA共表達交互網路、以及相應臨床醫療資訊進行全面的統合分析,預期可篩選出有價值的生物標記,進行癌症個人化暨智慧化的精準治療。

教授課程 Teaching Courses

大學部: 生物統計、生物資訊、系統生物學

研究所: Python在生醫數據統計分析的應用、人工智慧和大數據分析在癌症研究的應用、高等系統生物學、奈米生醫專題研究