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「腸」勝軍—以大數據分析腸癌病患趨勢

隨著飲食與生活環境變遷,大腸癌與直腸癌好發年齡逐漸年輕化。研究團隊試圖透過巨量資料分析技術,找出促發大腸直腸癌罹癌族群年輕化的病因,以及未來的趨勢與變化,協助國人積極預防、降低年輕族群罹患腸癌的機率。
 
 

國人罹癌率創新高,平均每五分鐘就有一人罹患癌症,其中,腸癌不但連續10年蟬聯國人十大癌症榜首,罹患族群也呈現年輕化趨勢。為有效改善該問題,國立成功大學醫學院大腸直腸癌團隊以國民健康署的癌症資料庫(包含癌症登記資料庫、癌症篩檢資料庫等大型資料庫)與成功大學大腸直腸癌團隊透過巨量資料分析技術,試圖找出促發大腸直腸癌罹癌族群年輕化的病因,以及未來的趨勢與變化。

 

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。

 

有鑑於此,研究團隊除可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,還可以透過巨量資料分析每一位病患的潛在遺傳變異以及跟特定藥物的匹配性,以此擬定個人化的臨床治療服務。

 

減緩腸癌病患年輕化示意圖 (圖片來源:計畫團隊提供)
▲減緩腸癌病患年輕化示意圖 (圖片來源:計畫團隊提供)
 

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關連法則(Association Rule)和貝氏網路(Bayesian network)模型 - AB model - 找出跟腸癌病患年輕化有關的所有基因變異項目(SVC)的關係網路,以及以年齡族群為分類特徵的特徵網路。

 

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。

 

再者,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,例如交叉分析油炸食物與腸癌跟其他癌症的關聯性等。

 

總而言之,為確切掌握腸癌年輕化的病因、預測腸癌高風險族群,減緩腸癌發生率的增長速度,甚至是找出可延長腸癌病患存活率的關鍵,需要透過先進的資料分析技術萃取關鍵數據,提供以病患為中心的腸癌治療與照護服務。

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