理大研究人員研發出嶄新大數據平台，可分析以往無法觀察到的癌症基因互動關係，它有助發現可供診斷及治療白血病的潛在標靶基因。

源於基因異變的癌症是未受科學控制的疾患之一。雖然有關癌症的研究在世界各地都備受重視，但人類基因組有超過兩萬個蛋白質編碼基因，要找出相關基因確實是極為艱鉅的任務。

傳統的癌症基因研究方法是比較癌症患者與健康人士的整個基因組，找出有顯著差異表現的個別基因。這種方法卻未能識別基因之間的互動情況及構成癌症發病機制的系統性變化。這或可歸因於基因對組合數目會隨基因數目以幾何級數增加，因此，基因共同表現的分析可涉及約兩億對基因。

為突破傳統方法的限制，理大醫療科技及資訊學系的研究團隊研發出創新的大數據分析平台，偵測癌症基因之間的互動，其成效無可比擬。研究團隊的成功實有賴跨領域團隊提供了多角度的分析及意見。翁一鳴教授是著名生物醫學科學家，他在1959年諾貝爾生理學或醫學獎得主Arthur Kornberg教授的提攜及啟蒙下，致力於癌症生物學研究。黃思銓博士是臨床科學家，專注研究亞洲常見癌症的腫瘤基因組學及生物標誌。陳穎志博士的專長是生物資訊學及人工智能研究，主責數理分析。

這鐵三角組合集合三方力量，研發這嶄新平台，只需兩天便能分析兩億對基因的互動情況，在分析癌症基因共同表現方面建立了前所未有的科學基礎。傳統分析個別基因的方法需進行兩億個實驗，這幾乎是不可能的任務。

研究團隊集中研究多在成年階段發病的慢性骨髓細胞白血病，並假設相關機制內的基因會呈共同表現，換言之，其基因之間的表現水平互相關連。這讓研究人員得以偵測基因共同表現的網絡，從而破解該癌症的發病機制。

他們在哈佛大學生物統計學專家幫助下，進行了大型計算機模擬試驗，並確立癌症基因共同表現的統計方法。這再一次說明了跨領域（化學、病理學、生物統計學）研究模式以及跨學院協作對促進科學發展的重要價值。

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