香港大學工程學院電機電子工程系教授、生物醫學工程課程總監謝堅文教授領導的跨學科研究團隊，開發了一種嶄新、名為VIA的新軌跡推理算法生物信息分析工具。VIA能夠處理龐大的數據並對其作出精準推算。相關研究成果已在權威學術期刊《自然通訊（Nature Communications）》上刊登。
VIA利用一種全新的「無監督式」機器學習方法模擬人類的思維過程，使其能如同大腦一般研究龐大數據背後的邏輯規律。在引導VIA學習的過程中，團隊收集了大量單細胞蛋白質組學、基因相關和其他生物訊息的組學數據作全面分析。
此外，研究團隊亦利用VIA分析細胞的圖像數據。細胞圖像能現時其物理特質。通過分析細胞外觀在時間流逝下的變化，研究團隊可以了解且推斷細胞的演化軌跡，揭示了細胞質量的細微變化及質量含量的分佈。
研究團隊成員李嘉誠醫學院生物醫學學院副教授何永基博士表示，現時學術界中有各種高精準度的「組學技術」，用於收集有關單細胞的多方面信息，但它們都無法用於處理複雜單細胞（超過數百萬個）的數據。因此先前難以對細胞的發展作全面的軌跡推斷。
VIA在處理數據的能力和精準度為目前的業界翹楚，並無其他運算方法能及。第一作者Shobana Stassen表示，通過新策略，VIA能良好地處理數百萬個的複雜細胞軌跡，從而發現其他方法難以做到的細胞譜系及稀有細胞變異的情況。這也為揭示疾病的演變帶來啟示。
研究團隊使用了謝教授所領導的研究實驗室新開發的光學顯微鏡系統。系統能高速、精準地生成大量搞解像度的單細胞圖像數據，並已在《自然-實驗室指南（Nature Protocols）》發表。
VIA已被設定為開放使用的工具，可供全球科學家使用。甫在《自然通訊》上發表後，VIA已經被海外和內地的研究團隊用於新冠病毒研究，從而推斷出感染後免疫系統的反應、預測重症的發生、疫苗產生的抗體量和反應、以及對療程的反應。
Text by Medical Inspire 醫·思維
