กรุงเทพฯ--19 เม.ย.--มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าธนบุรี
เด็กไอที มจธ. จบต้นชนปลายวิทยาการคอมพิวเตอร์เข้ากับการแพทย์ นำความรู้จากห้องเรียนพัฒนาระบบประมวลผลเพื่อการทำ Bioinformatics ที่เบ็ดเสร็จในหนึ่งเดียว โดยอัลกอริทึ่มที่ช่วยอำนวยความสะดวกในการตรวจหาการแสดงออกของยีนก่อโรคมะเร็งปอด ประหยัดเวลา และช่วยลดค่าใช้จ่าย
เป็นอีกหนึ่งปีที่มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าธนบุรี (มจธ.) ส่งผลงานเข้าประกวดใน โครงการ NSC 2016 หรือ National Software Contest การแข่งขันพัฒนาโปรแกรมคอมพิวเตอร์แห่งประเทศไทย ครั้งที่ 18 โดยผลงานจากสองนักศึกษาอย่าง นายจตุรงค์ กงมณี และนางสาวธันยธร ธนภัทรธีรกุล จากคณะเทคโนโลยีสารสนเทศ หลักสูตรวิทยาการคอมพิวเตอร์ (ภาษาอังกฤษ) ที่สามารถคว้ารางวัลรอง ชนะเลิศอันดับ 1 โปรแกรมเพื่องานด้านการพัฒนาวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยี โดยการแข่งขันในปีนี้เป็นอีกปีที่ไม่มีทีมใดได้รับรางวัลชนะเลิศ
จตุรงค์ กล่าวว่า ผลงานนี้เป็นการพัฒนาเว็บแอพพลิเคชั่นที่ช่วยในการประมวลผลเพื่อหาการแสดงออกของยีน ภายใต้หัวข้อ การค้นหาโครงข่ายย่อยของยีนโดยการใช้แอฟินิตี้ โพรพาเกชั่น คลัสเตอริ่ง และระบบประมวลผลแบบคู่ขนาน เพื่อพัฒนาให้เป็นอีกหนึ่งทางเลือกในวิธีหาการแสดงออกของยีนที่สนใจเพื่อใช้ในการวินิจฉัยโรคต่างๆ
"จากตอนที่เรียน Bioinformatics ในห้องเรียนรู้สึกว่ามันน่าสนใจเพราะเป็นวิชาที่เกี่ยวกับการประยุกต์ใช้คอมพิวเตอร์เข้ากับทางชีววิทยาการแพทย์โดยเน้นการเก็บรวบรวมและวิเคราะห์ข้อมูลรหัสพันธุกรรม เราเลยพัฒนาระบบการค้นหาการแสดงออกของยีน หรือ gene expression ขึ้นมาเพื่อใช้ตรวจหากลุ่มยีนที่ก่อให้เกิดโรคเพื่อนำผลของกลุ่มยีนที่แสดงออกนั้นไปเทียบ Pathway หาตำแหน่งที่ยีนก่อโรคแสดงออกในส่วนต่างๆ ของร่างกายเพื่อเข้าสู่การวินิจฉัยโรคและรักษาได้ทันท่วงทีต่อไป ทั้งนี้เราเลือกใช้แอฟินิตี้ โพรพาเกชั่น คลัสเตอริ่ง อัลกอริทึ่ม ซึ่งเป็นอัลกอริทึ่มที่สามารถช่วยในการจัดกลุ่มข้อมูลของยีนได้อย่างเหมาะสมและค่อนข้างแน่ใจได้ว่ากลุ่มยีนที่ถูกจัดกลุ่มมานั้นมีความเกี่ยวข้องและเหมาะสมกับยีนก่อโรคที่เราต้องการหา เนื่องจากข้อมูลของยีนนั้นมีขนาดใหญ่มากตั้งแต่สองหมื่นถึงห้าหมื่นโลคัสจึงต้องมีการนำโปรแกรมคอมพิวเตอร์โดยเฉพาะเทคโนโลยีใหม่ๆ เข้ามาช่วยเพื่อให้เกิดการประมวลผลที่รวดเร็วและแม่นยำมากขึ้นซึ่งระบบที่เราพัฒนาขึ้นก็เป็นอีกหนึ่งทางเลือกใหม่ ที่จะช่วยในการตรวจหาการแสดงออกของยีนจำนวนมากๆ ได้"
ทางด้าน ธันยธร กล่าวเพิ่มเติมว่า เว็บแอพลิเคชั่นนี้จะเป็นประโยชน์ต่อนักชีวสารสนเทศที่จะสามารถนำผลไปวิเคราะห์โดยเทียบกับ Pathway ของร่างกายเพื่อวิเคราะห์โรคต่อไปได้ ซึ่งที่ผ่านมามีการนำแอฟินิตี้ โพรพาเกชั่น คลัสเตอริ่ง อัลกอริทึ่ม มาใช้ประโยชน์ในด้านการวิเคราะห์หาความเหมือนของใบหน้าด้วย
"การทำ bioinformatics โดยปกติแล้วต้องผ่านขั้นตอน และใช้หลายโปรแกรมประกอบกัน แต่ระบบที่เราพัฒนาขึ้นนั้นเบ็ดเสร็จอยู่ในระบบเดียว ช่วยอำนวยความสะดวกในการประมวลผลของโปรแกรม ช่วยลดเวลา และค่าใช้จ่าย ซึ่งตอนนี้เปิดให้ใช้งานบนเว็บไซต์ได้แล้ว ตอนนี้เรากำลังพัฒนาโมเดลต้นแบบสำหรับการวิเคราะห์โรคมะเร็งปอดให้เสร็จ และหลังจากนั้นก็จะพัฒนาโมเดลของโรคอื่นๆ ต่อไป โดยหวังว่าใน อนาคตจะมีคนเข้าถึงระบบดังกล่าวได้มากขึ้น"
จตุรงค์ กล่าวทิ้งท้ายว่า ตอนนี้กำลังพัฒนาโมเดลการตรวจหาการแสดงออกของกลุ่มยีนที่ก่อให้เกิดโรคมะเร็งปอดให้สมบูรณ์แบบ โดยการเพิ่ม Classification เพื่อให้ค่าความคลาดเคลื่อนอยู่ในเกณฑ์ที่ยอมรับได้เพื่อตีพิมพ์ในวารสารวิชาการต่อไป และอย่างไรก็ตามระบบที่พัฒนาขึ้นนี้ไม่ใช่วิธีทีดีที่สุด เพราะปัจจุบันนี้การทำ bioinformatics ยังไม่มีวิธีใดที่ได้รับการยอมรับว่าเป็นวิธีที่ให้ผลลัพธ์ที่ดีที่สุดจึงต้องมีการทำ wet lab เพื่อวิเคราะห์ผลร่วมกัน แต่ระบบดังกล่าวนี้เป็นอีกหนึ่งทางเลือกใหม่ที่จะช่วยให้การวิเคราะห์ประมวลผลทำงานได้อย่างสะดวกและรวดเร็วมากขึ้น.