港大研新型深度学习算法 助准确检测癌症突变
更新时间：08:00 2026-07-27 HKT
发布时间：08:00 2026-07-27 HKT
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新型深度学习算法，可应用于癌症研究及精准医疗。香港大学计算与数据科学学院研究团队，研发名为ClairS的新型深度学习算法，利用「长读长测序技术」，显著提升癌症突变检测的准确性，目前已在乳腺癌、肺癌及黑色素瘤细胞系数据集上进行测试，并在不同癌症类型及测序条件下，展现出极高的准确度。
利用长读长测序技术
罗锐邦的研究团队研发ClairS新型深度学习算法，有助准确检测癌症突变。 港大提供
现时不少检测癌症突变的方法主要针对「短读长测序」而设计，在分析人类基因组中一些结构复杂、难以解析的区域时，往往面临巨大挑战。ClairS利用长读长测序技术，研究团队设计了一种全新策略，通过混合正常人类样本的测序数据，生成合成的「肿瘤—正常」样本数据，使得系统能产生近乎无限、且高度模拟真实癌症情境的训练样本，涵盖不同的肿瘤纯度、测序深度和突变水平，从而构建灵活且稳健的人工智能（AI）模型，应用于真实的癌症基因组分析。
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ClairS已在乳腺癌、肺癌、黑色素瘤及胰脏癌等多种癌症细胞系中完成测试，并在检测小型癌症突变方面，展现出极高准确度，系统已获英国的牛津纳米孔科技公司纳入为官方体细胞变异检测流程。率领团队的计算与数据科学学院助理院长（学习事务与学生拓展）、副学部主任（人工智能与数据科学系）罗锐邦指，长读长测序正在改变研究癌症基因组的方式，ClairS在真实癌症训练数据有限的情况下，也能训练出强大的AI模型，从而支持更可靠的长读长癌症突变发现。相关研究成果已于国际学术期刊《Nature Methods》发表。
本报记者
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