今(8)日，陽明交大資訊工程學系洪瑞鴻教授與陽交大數據科學研究所碩士生羅宇呈、林明佑，共同開發出名為EpiVerse的AI研究工具，其建構出的虛擬表觀基因體空間(Virtual Epigenome)，可協助科學家以全新方式分析染色質結構、理解基因調控機制，可作為癌症研究、藥物開發與個人化醫療的創新分析途徑。相關成果發表於《Nature Communications》，並將EpiVerse的程式碼與模型全面開源。

EpiVerse 名稱中的「Epi」取自表觀基因體(Epigenome)，代表在 DNA 序列之外調控基因表達的化學修飾與染色質構型；「Verse」則源自元宇宙(Metaverse)，象徵透過 AI 創建的虛擬表觀基因體空間(Virtual Epigenome)。

EpiVerse計畫主持人洪瑞鴻教授表示，過去研究染色質結構仰賴繁複且成本高昂的實驗流程，但透過其設計的AI模型架構，可以模擬染色質在不同細胞狀態下的三維構型。

洪瑞鴻指出，EpiVerse 採用多階段深度學習與虛擬表觀基因體建構技術，具有跨細胞類型的預測能力，能在實驗資料稀缺的情況下模擬不同組織的染色質結構，拓展基因調控研究的適用範圍。

此外，研究團隊在系統架構中首創結合高階轉換器(HiConformer)多任務學習與多尺度影像重建網路(MIRNet)技術，大幅提升了模型的預測精度與視覺化品質。

洪瑞鴻表示，EpiVerse另一個突破性功能是能夠預測細胞在不同狀態、環境、藥物處理、突變或癌化轉移時染色質結構可能的變化，進行大規模電腦模擬擾動實驗(in silico perturbation experiments)，協助研究者推演特定基因的調控網絡與可能干預機制。這項功能可以用來協助理解染色質構型動態、基因調控機制與疾病、藥物之關聯，提供前所未有的系統化分析途徑。

他強調，以往一組實驗可能需要耗費數月時間與上百萬元經費，且幾乎沒有試錯空間。EpiVerse 的模擬能力讓研究人員可以快速進行多次擾動實驗，提供後續實驗設計的重要線索，大幅提升研究效率。

洪瑞鴻也表示，EpiVerse的程式碼與模型已全面開源，提供全球研究者在表觀基因體與染色質結構分析上的嶄新工具。

(報導/李林璦)