醫學領域的「人工智慧」：用大數據演算法來對抗疾病

新聞 08-07

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撰文：Faye Flam

大數據能夠協助醫生設計出更有效、更具個性化的治療方法

「醫學認為自己並不是一門處理信息的學科，而是直覺跳躍與硬科學相結合的產物」

在處理一些事關生死的醫學問題時，計算機的判斷力已經超越了醫生。據哈佛醫學院(Harvard Medical School)的醫生兼研究員扎克·科恩(Zak Kohane)介紹，醫學領域正在研究一些前景可以和自動駕駛汽車相提並論的東西。

在道路上，用電腦取代司機可以挽救成千上萬可能因人類犯錯而失去的生命。在醫學領域，用機器智能取代人類直覺，能夠幫助病人規避致命的藥物副作用，或者避免罹患一些無法治癒的癌症。

前任美國總統貝拉克·奧巴馬(Barack Obama)曾經倡議推進精密醫學(Precision Medicine)的發展

自我拯救

我們來考察一下為病人個體量身定製藥物的精密醫學。

要了解它的前景，可以看看雪莉·佩普克(Shirley Pepke)的例子，她是一位物理學家，經培訓後轉行到了計算生物學。當患上一種致命癌症時，她像科學家那樣做出了反應，用大數據來對抗它。佩普克即將贏得勝利。她在科恩最近組織的一次會議上分享了自己的經歷。

雪莉·佩普克在「2017年精密醫學大會：突破商業模式」(Precision Medicine 2017: Breakaway Business Models)上分享了自己的經歷

2013年，佩普克被診斷出患有晚期卵巢癌。她當時46歲，是兩個分別為9歲和3歲的孩子的媽媽。在進行了年度婦科檢查剛剛兩個月後，佩普克便出現了一些癥狀，可是沒有得到醫生的重視，直到她的腹脹變得非常嚴重。佩普克堅持做了超聲波檢查，檢查發現她的癌細胞已經轉移，腹腔里累積了6公升的積液。她記得她的主治醫生曾說：「我覺得你可能無法康復。」

佩普克做了大多數像她這類患者能做的事——同意接受化療，醫生認為這會延長她的生命，但治癒的機會不大。這種療法是將一種粗糙的混合物，直接注入她的腹部。

她還做了一些大多數人不知道該如何去做的事情——尋找有用的數據。畢竟，腫瘤涉及到很多數據。它們攜帶各種異常的DNA，其中一些會使它們變得具有致命性或對某些藥物產生抗藥性。有了這些信息，醫生們就會設計出更有效、更具個性化的治療方法。乳腺癌的治療方法已經有所不同了，具體取決於患者身體里是否發生過一種叫做HER2的基因突變。到目前為止，科學家們還沒有發現卵巢癌患者體內存在這種基因分裂。

乳腺癌細胞的三維立體培養模型，此類癌症細胞是由HER2基因突變造成的

「癌症基因組圖譜」(Cancer Genome Atlas)資料庫

但也有一些數據。幾年前，科學家們建立了一個名為「癌症基因組圖譜」的資料庫，搜集到了大約400個卵巢腫瘤病例的基因序列數據。為了從數據中提取有用的信息，她向南加州大學的教授格雷格·維爾施特格(Greg ver Steeg)求助，這位教授正在研究一種名為「相關性解釋」(CorEx)的圖譜自動識別技術。它還沒有被用來評估癌症，但她和維爾施特格都認為這種方法可能會奏效。她還為自己的腫瘤做了基因測序。

與此同時，佩普克發現自己並不是化療可以治癒的幸運者之一。在短暫的緩解之後，癌症又複發了。一位醫生告訴她，在短暫的餘生當中，她每天只會感覺更糟。

但CorEx技術已經找到了線索。佩普克的腫瘤與那些對化療呈現出積極反應的較幸運患者的腫瘤之間，有著某種共同的東西——就是一種特殊信號，顯示腫瘤中存在名為「細胞因子」的免疫系統應答產物。她經過推理認為，那些幸運的患者，體內的免疫系統幫助殺死了癌細胞，但在她的病例中，是有些東西在阻礙免疫系統殺死癌細胞。

最終，佩普克得出結論：要繼續生存，她需要服用一種名為「檢查點抑製劑」的藥物，該藥物可以瓦解癌細胞對免疫系統的抵禦作用。

雪莉·佩普克與雷格·維爾施特格

到目前為止，檢查點抑製劑只被准許用於治療黑色素瘤。但醫生仍然可以為其他用途開出這種藥物，不過保險公司不一定會將這些藥物納入報銷範圍。佩普克最終自掏腰包，花了幾千美元。與此同時，她又進行了新一輪的化療。檢查點抑製劑毀掉了她的甲狀腺，佩普克說，化療也在損害她的腎功能。她停了下來，不知道自己的癌症是否緩解或消除。

令醫生感到驚訝的是，佩普克的病情開始好轉。她的身體里已經檢測不到癌細胞。現在，佩普克仍然健康，並且正在致力於尋找讓其他癌症患者也和她一樣可以受益於大數據的辦法。

大數據療法

哈佛醫學院的研究員科恩說，類似的與數據相關的方法可能會有助於找到已獲批藥物的副作用。臨床試驗的樣本往往不夠多，時間也不夠長，不足以顯現出被數以百萬計患者使用時可能出現的致命性副作用。在數千人死於關節炎止痛藥萬絡(Vioxx)導致的心臟病發作之後，這種藥物才被禁止銷售。

2017年6月，一家健康網站上登載的一項研究暗示，類風濕關節炎藥物托珠單抗(Actemra)與心臟病發作造成的死亡之間存在聯繫，不過該藥物在出售給醫生和患者前並沒有給出存在致死風險的警示。科恩懷疑，那些在試驗期間沒有顯現出副作用反應的藥物，今後可能會導致許多不必要的死亡病例。

25歲的卡爾薩迪利亞(Alejandra Calzadillas)稱自己在服用了托珠單抗後，出現了失憶和精神萎靡的癥狀

是什麼阻礙了這項技術的發展呢？還有些人對大數據投入了巨資，是為了向我們推銷產品，或者影響我們的投票。為什麼不用大數據來拯救生命呢？

科恩說，首先是傳統造成的障礙。他的學術專長是生物信息學，這是一門結合了數學、醫學和計算機科學的學科。他說：「醫學認為自己並不是一門處理信息的學科，而是直覺跳躍與硬科學相結合的產物。」醫生們搜集到的數據也不準確，「我們所投資的信息技術，並沒有為了做任何具有醫學意義的事情而得到優化，」他說道，「它的存在是為了實現收入最大化，而不是為了讓我們成為更好的醫生。」