AI在医疗领域又一重要应用助力治疗乳腺

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来源：MITTechnologyReview

编译：AgnesPan

美国政府正在努力研究如何让AI帮助医生更有效地诊断及治疗乳腺癌。

目前，现存药物对很多类型的乳腺癌都没有理想的治疗效果。为了寻求更有效、更针对性的治疗方法，美国国防部本周宣布，正式招募生物制药公司BergHealth，使其利用AI来进行新药物的开发。

此次的合作同样也支持了白宫的癌症Moonshot计划，筛选了多达25万名患者作为研究样品，以寻找癌症最早发病体征的各项指标或生物特征。据国家癌症研究中心的数据显示，虽然乳腺癌的死亡率在过去二十年中有了稳步的下降，但它仍然是美国妇女癌症中第二大杀手。

在此次合作中，Berg将有机会接触政府的DoD临床乳房护理项目，这个项目包含了来自近名患者的多个健康和患病组织的样本。

Berg的研究员在公司实验室内使用离心机处理这些样品。Berg已经开发了一个自己的AI平台，用于快速筛选患者组织样本，以寻找潜在的药物针对点。

首先，Berg将对来自健康供体和来自多种乳腺癌患者的样品进行测序，得出存在于癌症和健康组织中的基因组突变信息。然后，研究员们将所得的数据与已有的患者病例相结合，录入进Berg的AI平台上，以建立具有数万亿个数据点的健康和患病组织的不同模型。平台的算法将有助于识别这些模型中分子特征的模式，包括热点或中心。这些不同的模式可以体现出有效的生物特征或药物可针对点。

Berg的合伙人兼CEONivenNarain表示，“Berg用数据作为起始点，并利用数据生成一系列假设，这与药物研发的常见过程恰恰相反。”

许多的初创公司，包括AtomWise,InsilicoMedicine,和TwoXAR都在使用类似的方式，尝试使用专门的AI平台，来消除传统药物研发中难以避免的一些不确定的猜测。

Narain相信，目前还有很多乳腺癌的亚类型并未被识别，他希望Berg可以帮助更好地识别这些未知的类型，并且为已知的乳腺癌类型开发出更有针对性的药物。在这样的合作机制下新发现的关键的生物特征，能使乳腺癌的血液检测方式成为可能，大大简化乳腺癌现有的入侵式检测程序。

现有的针对性癌症治疗方法，如针对乳腺癌治疗的曲妥珠单抗（称为赫赛汀），曾一度给肿瘤领域带来了前所未有的希望，但是最终发现它们并不适用于所有患者，因为它们只能对肿瘤内的某种特定遗传突变有效。约25％的乳腺癌患者具有被称为HER2阳性疾病的亚类型，此类疾病可以在早期阶段用赫赛汀进行一定程度的有效治疗。但并不是所有用了赫赛汀的患者都体现了理想的治疗效果，这说明还有其它的未知生物因子在同时发挥作用，Narain解释道。

Berg已经成功利用AI平台进行识别，并推进了一种试验型药物的作用。这种药物能通过改变不同类型癌症的驱动剂来减缓或逆转癌细胞的生长能力。该试验型药物目前正处于治疗晚期胰腺癌的II期临床试验中，并与常见的癌症药物组合使用。

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本文由将门创业（thejiangmen）原创编译

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