跨校團隊運用大數據分析 2小時預測痛風風險

痛風（Gout）是常見的一種關節炎，在現代科技發展下，痛風的發生可否更精準預測？國立高雄大學運動健康與休閒學系教授章順仁與高醫教授、醫師組成跨校研究團隊，運用大數據分析，找出致病基因與關鍵機轉，未來將結合基因篩檢技術，最快2小時即能完成預測，能更及時導正病人不適合的生活習慣、降低發病風險。

團隊應用「台灣人體生物資料庫」，將所收集捐贈民眾人體30.9億核甘酸進行全面性分析，找出「ABCG2」等與痛風有關的致病基因，結合人口學資料（年齡）、外在的環境因素（如尿酸、三酸甘油脂、肌胺酸酐等生化值）等，建立預測模式，結合現代的基因篩檢技術，在1至2小時內預測將來痛風發生率。

章順仁表示，研究動員龐大人力物力，邀請高醫痛風領域專家陳忠仁、廖偉廷、曾家駿，再搭配分析專業，加上基因序列資料量高達60TB，需要海量儲存空間。經統計分析基因與痛風相關性後，再進行細胞或動物實驗，驗證此基因功能，經由臨床解析，符合醫學上的現象，至此才能說明此基因與痛風之間關係，達到預測目的。

章順仁強調，次基因世代已經來臨，檢測基因序列技術相較以往便宜快速，未來可再推廣「精準醫學」、「精準運動」，前者如預測癌症等重大疾病，協助民眾迅速有效預防疾病發生；後者則更精確發掘運動人才並加以栽培，推向體壇大展身手。

這項研究獲得科技部前瞻應用司經費補助，相關論文發表在頂尖期刊《Scientific Reports》和《Arthritis Research and Therapy》。◇