【明報專訊】醫院管理局每年錄得200宗惡性腦腫瘤新症，當中約四分之一為「低級別神經膠質瘤」，大部分會於10年內惡化成致命的「繼發性膠質母細胞瘤(sGBM)」。香港科技大學與北京天壇醫院組成的研究團隊用了兩年時間，發現sGBM的基因突變機制，並成功配對藥物完成一期臨�H試驗，目前正做二期臨�H試驗，料最快兩年後藥物可投入治療。

明報記者

科大生命科學部兼化學及生物工程學系助理教授王吉光領導的研究團隊，於2016年開展研究，設計數據運算模型，分析及整合188個sGBM病人的膠質瘤樣本數據，並從當中80多個含RNA測序(RNA Sequencing)的樣本當中，發現約14%的MET基因出現突變。MET基因突變可導致細胞降解有害蛋白的能力下降，令有害蛋白在細胞內積聚，發展成致命的sGBM。

18人試藥 兩人腫瘤縮小

根據這發現，北京天壇醫院的研究團隊為該基因突變配對針對性標靶藥物PLB-1001，並招募了18名晚期sGBM患者作臨�H試驗。結果顯示，部分患者對藥物有正面反應，更有兩名患者的腦腫瘤在12周內明顯縮小，甚至消失；7名患者的病情穩定，藥物亦未呈明顯副作用。目前研究已進入二期臨�H試驗階段，料最快兩年後藥物可投入治療。

新藥最快兩年投入治療

雖然於臨�H試驗中，腦腫瘤在12周內明顯縮小，但由於會出現抗藥性，現階段未能排除復發的可能。王吉光表示，腦腫瘤會隨?治療不斷變化，是一個動態過程，他們的運算模型除可發現令腦腫瘤演化成sGBM的基因突變，未來亦可研究從大量的腦腫瘤樣本數據中找出其變化規律，並利用機器學習的方法預測患者腦腫瘤發展進程。

伙中大研AI預測腦瘤變化

團隊目前已聯同香港中文大學醫學院開展跨校聯合研究項目，前期先蒐集患者的病理學、樣本基因圖譜、 磁力共振影像等數據，待積累數據後，便可建立人工智能系統，長遠可利用系統自動辨識患者腦腫瘤發展進程，預測腦腫瘤的變化，輔助醫生決定合適治療方案。