演算法預測新冠變種 (貝思生物 王海天)

原文刊於信報財經新聞「StartupBeat創科鬥室」

研發新冠病毒疫苗，臨床測試不可或缺，惟過程至少要4個月，恐難追趕病毒變種速度。有本地科研團隊開發一項生物訊息演算法，數小時便可評估疫苗效力，聲稱準確度高達95%。今次請來貝思生物創辦人王海天教授，講解如何以病毒測序數據，協助藥廠研製新款疫苗。

主持：（陳）陳施敏 《信報》科技記者

嘉賓：（王）王海天 貝思生物創辧人、中大賽馬會公共衞生及基層醫療學院副教授

陳：藥廠研發疫苗，主要涉及哪些程序？箇中有何挑戰？

王：新冠病毒流行以來，目前使用的疫苗抗原，仍然是針對疫情初期的病毒。然而，隨着新冠病毒不停變種，現時的病毒版本與最初已經截然不同。因此，基於最初病毒版本製作的疫苗，應對新變種病毒的有效性受到質疑。

新冠病毒出現前，一直有相關挑戰存在，例如流感病毒會不停演化，但迫切性未算嚴重，就算抗原不準確，疫苗的有效性平均亦有五成，尚算可以接受。但是，新冠病毒變種速度更快，大幅度脫離現有疫苗的保護，所以挑戰更大。

助藥廠研製新款疫苗

陳：公司方案怎樣幫助藥廠研製疫苗？市場上有否同類方案？

王：團隊開發的演算法，有多種應用方法。其一，接種疫苗後，當某地出現新變種病毒，通過團隊的演算法，只需幾個小時，就可計算現時人群接種的疫苗針對新型變種病毒的保護性；毋須如以往般，要到人群接種疫苗、並感染病毒後，才能計算疫苗的保護性。

此外，在疫苗設計階段，演算法可根據每個地區流行的毒株、病毒組成，針對特定人群、地區，設計最適合的疫苗抗原，有助藥廠生產更準確、保護性更高的疫苗；甚至在臨床試驗前，已能預估疫苗的保護性，為藥廠設計試驗、選定試驗地點及時間等，提供重要訊息。

演算法還可預測病毒變種，在流感病毒上，已得到非常準確效果，足以預測未來8個月、12個月的病毒變化，協助藥廠把來年需要的疫苗抗原，提前用於疫苗生產；待6個月時間過去，屆時生產上市的疫苗，便能夠應對當時流行的病毒。

海量數據提高精細度

陳：公司預測時，要分析大量醫學數據，過程會否滯後？研發遇上什麼挑戰？

王：團隊在2017年開始研發，屬於交叉學科，成員來自不同專業方向，包括應用數學、計算機科學、公共衞生等。當時一直針對流感疫苗，一大挑戰在於數據有限。

以往甚少進行檢測，全球每年的流感病毒只有幾百條基因測序，就算加上過去十幾年的數據，亦只有幾千條。直到新冠病毒出現，全球政府才開始看重檢測，次數更加頻繁，能提供的數據出現爆炸性發展，大大提升演算法的精細度。

根據團隊去年及今年發表的文章類比，兩者分別針對流感病毒及新冠病毒作研究，當時演算法對H1N1病毒的準確度是55%，H3N2病毒約65%，新冠病毒則高達95%。團隊認為，在結合新的流感病毒數據、把演算法升級後，預測H3N2病毒的準確率料升至85%。

數據滯後方面，現時能收集的數據，是接近兩星期以前的數據，這已是全球科學家及政府共同努力達到的成果。我們期望全球續合作，縮小數據滯後性，甚至達至即時的程度。

陳：對於全球疫苗市場，你預期規模有何轉變？對公司發展有何幫助？

王：團隊技術適用於所有疫苗平台，有助藥廠節省研發時間、資源，並增加疫苗成功的機會。公司目前已跟數間疫苗廠合作，應用相關技術協助設計mRNA（信使核糖核酸）新冠病毒疫苗。

疫苗市場每年增長率高，包括流感、HPV（人類乳頭瘤病毒）等不同疫苗。現時疫苗廠漸多，加上更關注疫苗的保護性，藥廠對新技術的需求將愈發重視。

不過，香港市場包括投資者、政府等，對「見得到、摸得着」的商品更易明白，但對我們這類新興學科不大理解。團隊發表論文前，不少人認為在接種疫苗並感染病毒前，計算疫苗有效性是天方夜譚，惟只要有大量數據及驗證證明，事實上是可以做到。

公司已入駐科學園，並得到生物醫藥科技培育計劃（Incu-Bio）、大學科技初創企業資助計劃（TSSSU）等支持，現正進行第一輪融資計劃，目標金額至少200萬美元（約1560萬港元），冀擴展公司研發及轉化團隊，讓更多藥廠了解公司的技術，促成更多商業合作。

註：以上嘉賓訪問均屬個人意見，與本報立場無關。

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