AIIL 建立跨物種精準醫療生物資訊方法把人類 AI-omics 轉譯到獸醫治療
AIIL 聚焦於 human-to-veterinary AI-omics translation:以人類大規模癌症、臨床與藥物擾動資料作為知識來源,結合 AI、NGS、ortholog mapping、pathway transfer learning 與標準化資料庫,產生可驗證的獸醫精準治療假說。
Asst. Prof., NPUST
ORCID 0000-0002-1126-7697
研究室甫成立,還在教學、第一個國科會計畫、合作計畫多頭燒。學生還在招,所以現在大多數工作是我一肩扛起。
這個頁面會持續更新。如果你是碩士生、合作者、或只是看到「把人類資料轉到動物」這句話想聊聊,寄封信給我。
我怎麼走到這裡
我因為興趣而橫跨多個領域。每跨一步,我都把前一步的工具與理解帶過來,這張圖也是我現在能做「人類→動物」潛移學習的底氣。
AIIL 的研究聚焦於跨物種精準醫療生物資訊:以人類大規模癌症、臨床與藥物擾動資料作為知識來源,將成熟的人類生醫資料分析方法轉譯到獸醫癌症與病毒感染治療。核心問題是:當獸醫疾病缺乏大型 cohort、標準化 NGS、治療追蹤與藥物反應資料時,如何利用人類資料中累積的訊號,產生可驗證的獸醫精準治療假說?
跨物種藥物再利用
human perturbome → veterinary antiviral therapy
獸醫比較腫瘤學
human cancer → canine melanoma resource
人類癌症資料引擎
clinical / omics / RWD source domain
獸醫精準醫療資料資源
messy records → reusable evidence
跨物種藥物再利用
這條主軸是目前國科會計畫的核心。人類醫學已有大量藥物擾動資料與轉錄體反應資料,但獸醫病毒感染缺乏等量的實驗資料。因此,我們嘗試把人類 perturbome 中的藥物反應訊號,透過 human-dog-cat ortholog mapping、pathway transfer learning 與 foundation model representation,轉譯到犬貓病毒感染模型。第一個應用場景是犬小病毒與貓瘟病毒;研究目標不是直接宣稱找到有效藥物,而是建立可審核、可比較、可實驗驗證的候選藥物排序框架。
獸醫比較腫瘤學
犬口腔 melanoma 是實驗室在獸醫端最重要的落地場域。這條主軸不是單純建立一個 NGS 資料庫,而是建立可用於比較腫瘤學與治療假說產生的 AI-ready clinico-genomic resource。我們會標準化整理本地犬口腔 melanoma 的臨床資料、病理資訊、治療紀錄、追蹤結果與 NGS 資料,比較其 genomic alteration、immune-related features 與人類 mucosal melanoma / rare melanoma 的異同,並評估癌症疫苗、抗體標的與小分子藥物再利用的可能性。
人類癌症與臨床基因體資料引擎
人類資料不是偏離獸醫主軸的副線,而是 AIIL 跨物種轉譯方法的 source-domain engine。實驗室過去與現在的人類癌症資料分析,包括癌症資料庫、mCRPC 治療反應轉錄體、PRS 與長期臨床追蹤、罕病 / 血栓相關變異詮釋等,提供了建立模型、驗證方法、處理真實世界資料與整合臨床證據的基礎。這些經驗會回流到獸醫疾病研究中,支援比較腫瘤學、獸醫抗病毒藥物再利用與犬貓 clinico-genomic database 建置。
獸醫精準醫療資料資源
獸醫精準醫療的主要瓶頸不是缺少單一分析工具,而是缺少可累積、可比較、可驗證的資料基礎。臨床紀錄、檢驗數值、病理描述、治療反應、NGS 結果與追蹤資料往往分散在不同系統中,格式不一致,也缺乏可供 AI 與統計模型使用的標準化結構。因此,AIIL 將資料治理與標準化視為研究的一部分,從欄位定義、病例定義、診斷可信度、樣本連結、NGS pipeline、資料權限到 evaluation set,建立能支援模型開發與臨床合作的資料底盤。
教學是我現在每天最大一塊時間。我自己一路走下來學的是「換語言」的能力,從分生機制換做生物資訊分析、從C 換到 Python、從小鼠換到人換到獸醫動物。我相信計算思維是現代生醫研究者的基本能力,所以課程不會停在工具層面:我想讓學生練習把問題拆開,再用資料跟程式去回答。
如果你是大學部的學生,別怕寫程式,我們會從頭開始。如果你是碩士生,我們會從文獻閱讀與一個小資料集開始,題目會依你的背景跟進度展開。沒有統一的起跑線。
$ collaborators --list
/* 這一頁是實驗室的合作網路snapshot。排序沒有特別意義,依類別分組。*/
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│ HUMAN GENOMICS │
│ TVGH · NHRI · KMU │
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│ stroke variants · F2 · cohort NGS
│
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│ VET & ANIMAL │───┤ ├───│ INDUSTRY / TOOLS │
│ NPUST vet med │ │ aiil @ NPUST │ │ antibody · CRO │
│ clinics · shelters │ │ (lhchang) │ │ agent frameworks │
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│
│ compute · data · shared IRB
│
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│ METHODS & DATA │
│ TWB · NBCT · NHI │
│ intl. labs · code │
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# 中心是實驗室本身,四個方向是持續往來的合作面。每條邊上寫的是目前實際的交集。
- TVGH
- 臺北榮民總醫院 · 神經內科 · 早發性腦中風 cohort、家族性腦靜脈竇血栓 F2 p.F382L、臨床表型與遺傳判讀、罕見疾病 variant interpretation、family-based NGS 分析
- NHRI
- 國家衛生研究院 · 國家級 NGS 資料平台、精準醫學工作流程
- KMU
- 高雄醫學大學 · 癌症 RNA-seq 生物標記、攝護腺癌二代荷爾蒙藥物選擇平台
- others
- // 陸續補上,歡迎有意合作者來信
- NPUST.vet
- 獸醫學院 · 院內合作;病理、微生物與免疫相關資源
- AVT
- 動物疫苗科技研究所(PI 所屬單位) · 疫苗研究主場域;動物樣本處理、病毒分離與傳代、抗原製備
- [antibody] 抗體開發合作對象 · H2M-ValiPred 驗證資料集來源,developability assay 交換
- [data] TWB · NBCT · 健保資料庫 · 人類面的 cohort-scale 資料,用於 transfer learning 的 human reference
- [compute] 國家高速網路與計算中心 · GPU 叢集與儲存,長跑 embedding 與 diffusion
- [tools] open-source community · ESM · RFdiffusion · BindCraft · DVC · MLflow — 站在巨人的肩膀上
- NSTC
- 國科會 2026.08–2027.07 · CPV / FPV 跨物種抗病毒藥物再利用(主持人)
- NPUST
- 校內新進教師啟動經費 · GPU 工作站與計算基礎建設
- KMU–NPUST
- 高醫屏科雙邊計畫 · 計算基礎建設與 wet-lab 合作
- higher-ed
- 高教深耕相關計畫 · H2M-ValiPred 撰稿期間支援
- mentors
- // 感謝一路上的指導者:博班、博後與每個願意花時間的前輩
# 本頁呈現的研究成果,無一不是多方合作與公開資源累積的結果。若有遺漏或錯誤,請來信告知,會盡速修正。
- [PI] Li-Hsin Chang 張立鑫 · assistant professor · 主持人
- [MS] 招募中 · // recruiting — 碩士生名額開放中
- [UG] 招募中 · // 專題生歡迎詢問
- [alumni] // 尚無 · 實驗室於 2025 成立
// 想加入、合作、或只是想聊聊? >>> lhchang@mail.npust.edu.tw
Spring 2026
& Writing
ORCID 0000-0002-1126-7697
Featured · 早發性缺血性腦中風
Published · Neurology 106(12):e218126 · 2026 · multi-center collaboration · co-author
北榮神內長期參與中研院「台灣精準醫療計畫(TPMI)」,整合院內收案與 TPMI 多中心資料,以 GWAS 找出台灣早發性缺血性腦中風的風險因子。
論文經過多輪審查與資料擴充,已於 2026-06-01 正式刊出;紙本期別為 2026-06-23。對我來說,這篇標誌了從博班就開始參與的收案計畫終於有一個夠大的產出。
Featured · F2 p.F382L & 家族性腦靜脈竇血栓
Submitted · RPTH · 2026 · first author
從一個家族出發,鎖定 F2 基因上的一個罕見 missense variant,並在臨床與功能層面建立它與家族腦靜脈竇血栓的關聯。對我個人,這是「家族 NGS + 變異判讀」這條線的收尾作品之一。
Featured · H2M-ValiPred
撰稿中 · 目標投稿 Bioinformatics Advances · 第一作者
抗體開發階段的 developability 預測,大多數模型只在人源資料上訓練。我們想問的是:當目標物種換成貓、狗,這些預測還準嗎?研究做的是把 ESM-2 language model embedding 當作跨物種的共同座標系,用 881 條抗體、13 項實驗分析建立跨物種對齊的基準。
這是實驗室的第一個正式 output,也是四條主軸裡「跨物種遷移」的最小可行驗證。資料與程式碼釋出後會放在實驗室 GitHub。
Neipu, Pingtung 912, TW