港大工程學院的研究團隊近日成功研發兩項創新深度學習算法，有望大幅提升癌症診斷，以及RNA基因組研究的基因突變檢測能力。資料圖片

港大研新AI基因演算法革新癌症診斷及RNA研究

更新時間：00:05 2026-01-26 HKT
發佈時間：00:05 2026-01-26 HKT

香港大學工程學院的研究團隊近日成功研發兩項創新深度學習算法「ClairS-TO」及「Clair3-RNA」，利用長讀長測序（Long-read sequencing）技術，顯著提高在複雜樣本中檢測基因突變的準確性，有望大幅提升癌症診斷，以及RNA基因組研究的基因突變檢測能力。

毋須配對健康組織樣本

研究團隊由港大工程學院計算與數據科學學院副教授羅銳邦帶領，港大形容，兩項最新的演算法是羅銳邦團隊所開發「Clair 系列」人工智能（AI）基因組工具套件的「最新成員」。目前進行癌症診斷的標準方法，通常需要腫瘤和正常樣本進行比對，但正常樣本並非總能獲取；「ClairS-TO」算法毋須配對的健康組織樣本，即可分析腫瘤 DNA。

「ClairS-TO」算法採用精密的雙網絡方法，分別用於確認真實突變及剔除誤差，以消除對配對樣本的需求。即使在樣本有限的情況下，也能進行具成本效益且可靠的腫瘤分析，擴大精準癌症診斷的適用範圍。

另一方面，RNA編輯和技術性測序誤差，容易混淆真實遺傳變異的識別，而「Clair3-RNA」算法採用先進的深度學習技術，可區分真實突變與生物噪聲及編輯事件，使研究人員和臨床醫生能夠以高準確度同時分析基因表達和突變。

港大認為，此技術突破有望令基因分析更普及、準確和全面，不僅提升癌症診斷效能，更有助推動個人化醫療發展，並加速基因組研究。相關研究論文已於國際學術期刊《自然-通訊》發表。

本報記者

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