一、分子診斷之挑戰

分子診斷(Molecular Diagnostics)為利用分子生物學方法(如次世代定序)檢測患者體內遺傳物質(DNA、RNA)或蛋白質表現與變化，以提供更精準的診斷，藉此達到早期發現疾病之目的。然而分子診斷迄今仍面臨著諸多挑戰，包括: 檢驗流程複雜、大量數據需要分析與判讀、數據分析標準與專業技術人才缺乏等，導致診斷流程相當耗時。此外，由於目前多以常見的生物標誌物進行檢測分析，因此不易發現能深入研究且具有診斷價值的新生物標誌物。人工智慧具有克服上述挑戰之潛能，舉例來說，人工智慧可改善診斷檢驗與分析流程(如整合分析步驟，剔除非關鍵之生物標誌物)，減少人為的失誤與限制，增加診斷的精準度，並可縮短結果產出時間。同時，人工智慧亦可在錯綜複雜的數據中找出關聯性，並且提供見解，以協助醫護團隊做出更好的決策，並可找出過去沒有發現的診斷或預後指標。

二、主要應用與發展現況

目前人工智慧在分子診斷主要應用有: 傳染病檢驗、液體活檢(liquid biopsy)、預測性基因檢測、心血管疾病、神經疾病、罕見疾病等，以下簡介三項主要應用之發展近況，其他應用說明請參閱圖一。
 

1. 傳染病檢驗 
COVID-19變種病毒的流行，以及抗生素抗藥性(AMR)等公衛危機，大幅提升對傳染病的檢驗需求。目前傳染病檢測方式以qPCR與抗原快篩為主，然而抗原快篩有準確度之疑慮，qPCR雖然準確但卻相當耗時(3-4小時以上)，且兩項技術皆難以檢驗出病原的變異與品系，亦無法針對多種傳染病同時進行檢驗，因此，即時且精準的診斷出致病原以控制傳染病，為目前重要挑戰。
人工智慧與分子診斷整合，除了可檢測致病原之品系與變種，亦有助於監控與預測傳染病流行，並可為臨床醫生提供有價值的治療建議。在傳染病監控與預測方面，人工智慧可以預測變種發生、演化方向以及潛在爆發的地點，以阻斷傳染病傳播。在治療建議提供方面，人工智慧可分析患者與致病原的基因，提供合適的抗生素施打建議，以達到抗生素管理之目的；或可透過生物標誌物分析，預測感染發展狀況與風險，實現早期治療並預防嚴重的併發症。
過去幾年使用人工智慧於傳染病檢測的公司包含：DayZero Diagnostics、Predigen、Me Med、Ares Genetics等。

2. 液體活檢
液體活檢為針對體液(以血液為主)進行取樣與測試，尋找體液中的癌細胞或腫瘤細胞中的DNA與其中生物標誌物，以診斷癌症以及評估治療效果。液體活檢具有非侵入性且檢測時間短的優點，可改善癌症診斷所需的時間。然而，由於缺乏循環腫瘤細胞DNA(circulating tumor DNA, ctDNA)之標準化分析方法，使得液體活檢技術的推廣與普及面臨著困難。隨著基因定序等技術的發展，液體活檢採集的數據量也急遽增加，人工智慧遂逐漸成為ctDNA發現與分析的重要工具。舉例來說，人工智慧可比對特定癌症患者與健康人血液中的DNA序列，發現該癌症所分泌之特定ctDNA。甚至並可進一步從ctDNA之間的細微差異，以及患者的各項檢驗數據(如病理與放射科檢驗)中，分析與歸納出疾病的進展與嚴重程度，有助於提高對該癌症的認知，且對後續的治療與研究有極大幫助。
目前已有超過20間分子診斷的公司在液體活檢中運用人工智慧，代表性公司包含：GRAIL、Guardant Bio、DELFI、Thrive、Quantgene、Freenome。

3. 預測性基因檢測
近年來由於精準醫療的發展，基因體逐漸被用於風險預測、病人分群與標靶治療開發。人工智慧可透過風險因子分析，預測疾病發生之風險，對於需要大量生物標記做判定的疾病尤為重要(如癌症、神經疾病)；同時，亦可將患者基因體與相關的檢驗數據(如抗藥性)進行綜合分析，提供合適的治療選擇建議，並且預測治療結果，以及復發與感染的可能性。目前人工智慧在癌症、神經、心血管、傳染性疾病等疾病之早期偵測以及治療成效預測上，已展現其發展性，代表性廠商有Prelude Dx、Scipher Medicine、Predigen等。

三、代表性案例介紹 

以下針對3家代表性廠商，簡介其重點發展技術與近期動態。

1. GRAIL
GRAIL成立於2015年，專注於癌症早期篩檢技術開發。該公司透過次世代定序、大規模臨床研究以及先進的資料科學與數據分析技術，開發了多種癌症的早期篩檢套組Galleri。Galleri宣稱能檢測超過50種不同的癌症，包含乳癌、大腸癌、肺癌、攝護腺癌、子宮頸癌等，其中有約45種癌症，目前仍未有標準的篩檢方式，顯示該工具可大幅度補充目前篩檢的不足。該項檢測工具是利用人工智慧分析腫瘤釋放到血管中的游離DNA(cf-DNA)，以及DNA上的修飾程度(如甲基化)，進而識別出受測者可能患有的癌症，使醫護人員得以進一步檢查。
儘管產品尚未取得FDA許可，但GRAIL已和英國國民保健署(NHS)展開合作進行試驗，且於2021年，被Illumina以將近80億元的價格收購。

2. SOPHiA GENETICS
位於瑞士之SOPHiA GENETICS成立於2011年，其專注於健康與醫療數據分析。SOPHiA GENETICS開發了健康數據雲端分析平台SOPHiA DDM，提供一個安全、可靠且可即時存取的雲端環境，能實現癌症和遺傳疾病的高通量基因體分析(如致病性變異檢測)。同時，該平台也蒐集了全球基因體學專家的研究成果與見解，有助於資訊的交流。該公司專注在五項領域: 腫瘤學、罕見的遺傳性疾病、心臟病學、神經學與代謝，且於近期發表了新的基因體檢測軟體SOPHA Clinical Exome Solution v3，可更有效的檢測出遺傳疾病與基因變異，如:拷貝數變異、單核苷酸的變異等。
全球有超過780間公司為SOPHiA GENETICS的客戶。下一階段目標為將更多元的健康數據整合，以期滿足臨床醫師的需求。

3. Freenome
美國液體活檢開發公司Freenome利用人工智慧、計算生物學和分子生物學等技術，在分析數千筆癌症患者之血液檢體後，開發出先進的多體學(Omics)檢驗平台，可檢驗血液中的基因體、蛋白質體、轉錄體(Transcriptome)等生物標誌物，以早期發現癌症。
該公司的第一項產品為早期直腸癌檢測，目前正處於臨床試驗階段。另外，Freenome已開始將其開發的液體活檢平台拓展到其他癌症檢測應用上。在近期(2021年9月)發布的研究證實：與現有已取得FDA許可的胰臟癌檢測方式相比，Freenome平台有著較高的敏感度。該成果顯示該平台在胰臟癌檢測上具有潛力。另外，Freenome亦於去年底公布將與Siemens合作展開乳腺癌檢測的研究，且於今年初宣布啟動多癌症(包含肺癌、胰臟癌)檢測之臨床研究。

四、結語

人工智慧近年來逐漸被應用於分子診斷，以協助分析龐大且複雜的基因體與蛋白質體學數據，並進一步提供專業的治療與傳染病防治建議與結果預測。預期在未來數年內，多體學與RNA分析技術將成為重點發展項目。此外，可支援大規模基因監測的人工智慧技術，以預測致病原的演化與傳播方向，亦將有助於因應下次的傳染病大流行。