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      用巨量資料分析 減緩腸癌病患年輕化趨勢
      • IEK產業情報網,
      • 2018/1/23 上午9:20
      • 1205

      前言

      在台灣,每5分鐘就有1人罹癌,其中又以罹患大腸直腸癌的人數最多,且連續10年蟬連台灣十大癌症排行榜冠軍,也因如此,有越來越多的機構鎖定腸癌這個領域,設法透過雲端服務與巨量資料分析等新科技降低國人罹患腸癌的機率。

              用巨量資料分析  減緩腸癌病患年輕化趨勢

      揭開腸癌病患年輕化的面紗

      腸癌已連續10年蟬連台灣十大癌症之首,是國人的健康大敵。值得特別注意的是,由於飲食與生活環境的變遷,大腸癌與直腸癌的好發年齡已從原本的50至60歲提前到30至歲。為改善該狀況,成功大學積極找出腸癌基因組、建立癌症資料庫,並且透過巨量資料分析找出可以有效預防腸癌的關鍵數據。為確保腸癌預測模型的準確率,成功大學從以下四個面向開始蒐集、分析與利用數據資料:

       

      第一:年輕腸癌病患的基因體生物標記

      根據統計,90%的腸癌是因為結腸、直腸內的腺瘤瘜肉癌化導致,瘜肉一般需歷經20到30年的惡性演變才會轉變成癌細胞,不過,隨著基因、飲食與環境等不同,腸癌出現年輕化、早發性等趨勢,這意味著既有的腸癌生物標記或危險因子不敷使用,因此,需要重新為年輕腸癌病患的基因體進行生物標記。

      此外,還可以藉由分析腸癌基因組序列和結構等數據資料的方式釐清腸癌病患的病因,並且透過巨量資料分析技術挖掘出每一位病患的潛在遺傳變異以及跟特定藥物的匹配性,從而擬定個人化的臨床治療服務。

       

      第二:針對基因體進行巨量資料分析

      由於癌症不是由單一基因突變/變異所導致,而是由一群基因長久累積、演變所促發,因此,找出腸癌年輕化的基因體生物標記後,團隊成員進一步透過巨量資料分析找出導致腸癌年輕化的主要原因:首先,透過關連法則(Association Rule)快速篩選跟腸癌病患年輕化有關、有交互作用的基因變異項目(SVC)關係網以及以年齡族群為分類特徵的特徵網路;之後再使用貝氏網路(Bayesian network)模型計算各個網路的影響機率。

       

      第三:建立癌症資料庫以掌握腸癌年輕化的原因

      為有效預防腸癌年輕化趨勢,研究團隊進一步將成功大學基因體醫學中心的大腸直腸癌資料庫、國民健康署癌症防治組的大腸癌篩檢資料庫,以及全民健保癌症登記資料庫等數據資料彙整至癌症雲端資料庫,透過巨量資料分析手法找出腸癌病患罹癌的環境影響因素與基因遺傳因素,然後以羅吉斯迴歸模型(Logistic Regression Model)建立罹患腸癌的機率模型,透過分析台灣的腸癌歷年罹癌人數等資訊建立時間數列模型(Time Series Model),以及透過治癒模型(Cure Model)探討腸癌病患的治癒機率。

       

      第四:透過巨量資料分析平台有效預防腸癌

      為發揮癌症雲端資料庫的最大效益,例如找出直接影響年輕族群罹患腸癌的原因、提早挖掘腸癌高風險族群等,需要建立一個可以從多個面向分析、預測腸癌病患狀況的巨量資料分析平台,讓相關人員可以視需求到巨量資料分析平台上擷取、分析相關數據資料。

       

      總而言之,隨著生活環境與飲食習慣的改變,癌症的促發原因與數十年前已有所不同,對於大腸直腸癌尤甚如此,為確切掌握腸癌年輕化的病因、預測腸癌高風險族群,以及減緩腸癌發生率的增長速度,需要透過先進的資料分析技術萃取關鍵數據,如當前病因與未來趨勢等,協助醫療機構提供以病患為中心的腸癌治療與照護服務。

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