關於我們

人體是非常複雜的系統，舉例來說，同樣是得肺腺癌的病人，有的人用某些藥物治療會有很好的療效，有的卻毫無反應；有的人腫瘤會轉移到腦部，有的人雖然會轉移，卻轉移到腦以外的其他器官。有鑑於此，我們的研究方向聚焦於生醫數據分析與人工智慧之臨床應用、轉譯生物資訊與系統生物學。我們分析各式各樣的生醫數據，尤其是次世代定序所產生的基因體及轉錄體等體學(omics)資料，希望藉由資料探勘、機器學習等生醫資訊方法探討造成不同表現型背後的差異，並藉由這些基因、蛋白質等分子層次的差異（基因突變、基因表現量、DNA甲基化等差異）建構預測或分類模型，協助臨床醫師進行更細微的病人分群，以期可以達到精準醫學的應用及實踐。因此我們與臨床醫師及生物學家進行很多跨領域的合作，以系統生物學及資料科學的角度，系統化的探討疾病的致病機制並鑑別診斷性及預測性生物標記。

近期研究主題著重於利用多體學分析探索具有潛力的免疫檢查點抑制劑預測生物標記，希望鑑別出的預測生物標記可以協助醫師進行臨床決策，此外也希望經由顯著的基因及臨床特徵的鑑別可以讓我們解析腫瘤、免疫系統及腫瘤微環境的複雜交互作用，對於癌症的機轉有更深一層的理解。未來也將繼續尋求與不同領域的學者合作，進行有趣的跨領域研究。對於我們的研究有興趣的人，歡迎加入我們！

研究領域

• 生醫數據分析與人工智慧之臨床應用
• 轉譯生物資訊
• 系統生物學