「機器學習+釀酒」竟可為代謝失調患者打造專屬治療

作者：DIGITIMES陳瑋

新陳代謝會將攝取的營養素轉換成能量或體內組織，人類要靠此維持呼吸、心跳、體溫等人體所有的生理活動。英國機構Francis Crick Institute透過機器學習，從啤酒酵母的蛋白質含量預測新陳代謝的變化，不僅可以幫助啤酒釀造更有風味，未來更可以將此方法應用在醫學上，幫助代謝失調患者打造專屬治療法。

據了解，過去技術讓科學家無法分辨代謝過程是由自體運作或是透過基因表現的改變造成，酵母發酵通常若無氧條件下，如酵母菌會透過代謝分解葡萄糖等有機物，產生酒精、二氧化碳等不徹底的氧化產物，同時釋放出少量能量(ATP)，而產出的酒精會再被其他有機酸轉化成酯，而酯是麵包、啤酒或是一些發酵食品風味的重要來源。

酵母代謝過程與人體代謝有相似之處，人體代謝也是藉由攝入食物後將食物中的這些分子消化得到能量，長久以來由於檢測技術未能得出基因、蛋白質和代謝物之間的強相關性，科學家對於新陳代謝是由自我調節還是基因表現改變而運行，有不同的意見。

Francis Crick Institute量化97種不同的啤酒酵母，透過機器學習演演算法檢測酵母中蛋白質表現的訊息，進而觀察代謝時的濃度改變，找出酵母在代謝中的關聯性。從啤酒酵母的研究發現，代謝作用與酶息息相關，而且需要透過許多的酶的組合來控制代謝過程。

Francis Crick Institute將這樣的研究結果歸功於機器學習演演算法，不僅能幫助找出啤酒風味釀造更佳的關鍵，研究團隊未來也打算將這樣的演演算法應用在臨床醫學上，幫助改善代謝失調患者的癥狀。

研究團隊負責人Markus Ralser透露，其他大企業如Facebook或是亞馬遜(Amazon)用這樣的計算工具來投放廣告，或是用在建立人際網路上，該團隊則是透過機器學習強化預測酵母細胞代謝的能力，不僅幫助了解啤酒釀造的原理，也盼能夠應用在如人體代謝失調的生醫工程上。

Ralser指出細胞代謝的改變與年齡成長造成的失調息息相關，例如糖尿病、不同種類的癌症、神經退行性疾病等都與此有關，此項研究成功預測一些如酵母細胞這樣的簡單細胞的新陳代謝情況，這樣的成果是一項裡程碑，未來能夠幫助人體組織中代謝過程的預測。

未來幾年，研究團拓希望可以將他們的成果應用在臨床醫學上，目前正積極擴展其機器學習演演算法的技術，透過檢測血液中蛋白質的成分來得到人體新陳代謝的數據，以便幫助醫生來決定病患的最佳治療法，幫助改善患者代謝失調的狀況，

該研究第一作者Aleksej Zelezniak透露，或許外界會讓認為將酵母的知識轉換到人體上是個詭異的聯想，不過過去有許多人體生物學的研究成果都是從酵母研究中得到。

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