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眾所皆知，痛風患者一定患有高尿酸血症，但是，高尿酸血症病患卻未必會併發痛風，由此可見，除了後天生活飲食習慣會引發痛風的發生，個人體質－也就是基因序列也是誘發痛風發作的關鍵。

在累積十多年的生物醫學資料，加上巨量資料分析技術等新科技的成熟，加速了台灣進入精準醫學的腳步。有越來越多的醫學與醫療團隊開始透過蒐集與分析基因資料，以及比對環境資料、病患行為與臨床健康等數據資料的方式，找出疾病促發的關鍵基因，然後對症下藥，以個人化的精準醫學手法進行及早治療，降低疾病發作率。

       

為有效降低痛風罹患率的增長，以及痛風年輕化趨勢，高雄大學運動健康與休閒學系教授章順仁偕同高醫大內科學副教授陳忠仁、生物科技學系副教授廖偉廷及內科部主治醫師曾家駿等人組成跨校團隊，透過巨量資料分析手法，針對人體的30.9億個基因位點進行全面向分析－針對156名病患，每人進行31次分析，確認高頻率(最小頻率>5%)與低頻率(最大頻率<5%)等所有基因的位點、分析基因與痛風的關聯性，然後透過細胞或動物實驗驗證基因功能，找出引發痛風發作的關鍵基因。

分析3千多筆痛風基因相關資料後，團隊成員確認「ABCG2」是導致台灣民眾罹患痛風機率加劇的主要基因，其後透過整合分析人口學資料（年齡）與外在環境（如尿酸、三酸甘油脂、肌胺酸酐等生化數值）等數據資料建立預測模式，用來確認每一個人罹患痛風的風險高低；未來，只要進一步結合基因篩檢技術，便可以在1到2個小時內，透過人體唾液快速篩檢出受測者罹患痛風的風險，讓高風險族群可以透過改善生活習慣、因應基因型態不同採用對應的治療藥物或飲食控制方式，以及開發專屬健康食品等方式，大幅降低痛風發作機率。

值得特別注意的是，找出誘發痛風的關鍵基因只是第一步，展望未來，團隊成員將進一步將已經掌握的檢測基因序列技術應用到其他疾病上，如心血管與癌症等，以專業的醫學知識，巨量資料分析能力，縝密的實驗分析，找出誘發疾病發作的基因，以事前預防取代事後治療，發揮精準醫學的最大成效。

整體而言，透過巨量資料分析技術解析龐雜的生物醫學資料確實有助於精準醫學的發展，而這不僅能大幅降低台灣民眾罹患痛風、癌症等跟個人體質（基因）有關的疾病機率，還能夠觸類旁通的應用到開發健康食品與治療藥物等領域，協助台灣的醫療機構提供可預測（防）、個人化且可開放參與的健康照護服務，大幅提升民眾的身理健康，連帶著優化生活品質。