傳統病理學發展太慢，HistoWiz 想在雲上搭建全球最大的癌症資料庫

題圖來源：視覺中國

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自從顯微鏡發明以來，組織學和病理學已經以相似的方式發展了近200年。在醫學領域，採用新技術的速度明顯慢於其他行業。建立一個可擴展的組織學實驗室是一件極具挑戰的事情。

這讓彼時正在一家癌症診斷所工作的 Ke Cheng 看到了組織病理學行業巨大的潛力。2012年，擁有有著康奈爾大學和哈佛醫學院雙料博士學位的她，本可以在全球頂級實驗室從事博士後研究的工作，選擇了退學回到紐約，獨自創立病理組織學服務商 HistoWiz。

HistoWiz 是全球首個癌症病理學資料庫。簡單說來，HistoWiz 通過購置先進的設備，實現全自動化操作，為實驗室提供切片服務。同時，結合大數據和雲存儲技術，把實驗結果放置雲端，構建起來的資料庫可以幫助研究人員節約大量的時間。

傳統病理學發展的障礙

在傳統意義上，組織病理學行業（histopathology industry）主要分為三個層次。首先，在組織學的層面，將組織標本加工成載玻片，再對其進行研究和評估；之後在病理學層面，病理學家研究這些載玻片並且對其進行診斷；最後，在分析層面，通過機器學習工具對於對上一層聚合的數據進行處理。

傳統的組織學和病理學行業研究周期耗時較長，主要分為以下四個步驟：

第一，由研究人員進行標本收集、研磨，送到組織學的核心設備進行切割和染色，產生可供評估的組織樣本，這通常需要二至四周;

第二，完成之後的幻燈片郵寄到病理實驗室，進入病理學家的研究工作清單上，大約需要兩周時間；

第三，病理學家將每張幻燈片進行評估之後寫出診斷結果，並將結果傳遞給客戶，需要兩周左右。

第四，如果遇見複雜的案例，則需要第二意見，就必須再重複進行評估和診斷，就需要再花費兩周左右的時間。

Ke Cheng 告訴鈦媒體，從以上步驟中可以發現，無論是在研究還是臨床中，一個非常必要的情況是在實驗室之間及時地運送樣品，這通常需要幾個星期左右的等待時間。

在這期間，研究人員可以利用這些寶貴的時間去治癒癌症，或者，醫生也可以開始著手為病人提出治療方案，然而卻因這些樣本依舊在郵寄的途中而耽誤了。

為了解決這些問題，首先是要將實驗室自動化，必須將傳統的組織學工具更新為最新的數字掃描儀，然後把這些工具與協議鏈接，將不同的工作功能串在一起，以此建立一個自動化的工作流程。

在 HistoWiz 的自動化的實驗室中，樣本處理的時間從幾周的流程縮短到幾天以內。存儲在雲端的數字化的幻燈片，可以提供給 HistoWiz 數字網路客戶和頂級的病理學家即時在線共享、評估，並且與客戶分享結果。

擁有資料庫是組織病理學行業向前邁出的重要一步。HistoWiz 還搭建了一個組織學的資料庫，稱其為 PathologyMap。通過利用機器學習和圖像識別的工具，該資料庫可以產生對人眼無法觀察到的病理學見解。

HistoWiz 官網上展示的切片樣本

PathologyMap 資料庫允許即時共享樣本和結果，並提供給生物醫學研究人員、病理學家和外科醫生之間無縫合作。

這個細分市場也是該行業中最具創新性和競爭力的市場之一。從機器學習的工具可以從中獲得出未被發現的見解，可以促使研究和藥物開發的進步。在各個層面上，研究人員、藥物開放團隊、醫生、患者和科學家都能從結果中獲得價值。

搭建病理學資料庫的挑戰

在技術層面最具挑戰性的任務是，建立一套基於技術的工具。這套工具可以利用資料庫和數字化的幻燈片，附帶的注釋和評估中，匯總大量的數據。

實現這些需要開發機器學習工具，需要在研發方面進行大量人力和資金的投入。2015年12月，HistoWiz 收到來自真格基金百萬美元投資，併入選矽谷著名孵化器 Y-Combinator，Ke Cheng 也成為唯一一位入選 Y-Combinator 的華人女性創業者。

這些工具不僅為客戶所用，也可以服務於內部。在 HistoWiz 的團隊中，任何有助於自動化以及簡化工作流程事宜均被看作是優先順序。專業的行業經驗告訴他們，浪費時間和資源是組織病理學最大的兩個問題。

HistoWiz 的工作流程

現代化的組織學實驗室的另一個關鍵的問題是，彌合生物學與計算機科學之間的鴻溝。這兩個學科對於現代化的實驗室至關重要。Ke Cheng 相信，憑藉支持生物醫學的計算機力量，團隊將找到治癒癌症或者其他疾病的辦法。

但要將生物學與計算機結合起來存在著一個困境。儘管二者都非常努力，但他們都很難理解對方究竟需要的是什麼。除此之外，他們對於客戶的需求也缺乏清晰的認知。

作為公司的 CEO，Ke Cheng 認為自己扮演一個很重要的角色就是充當雙方的連接點——讓生物學和計算機學的團隊達成共識，成功地完成這項事業，並最終使得客戶滿意。

雖然完善公司不同方面的業務能力很重要，尤其是在實驗室的環境中，Ke Cheng 認為，企業生死存亡的關鍵是應該意識到這一點——理解客戶的需求高於一切。

理解客戶的關鍵所在為目標客戶推出合適的產品。在一開始，Ke Cheng 製作了一個最小可行的產品，並把他推向市場來證明其之前的假設。為了創造出真正有價值的產品，產品團隊必須不斷完善，從一開始的一個設想，到來自客戶的反饋，這些過程逐步塑造出了最終的產品形式。

每個 CEO 必須在開始的時候就明白銷售工作。在公司成立的初期，Ke Cheng 挨家挨戶的跑銷售，一遍遍確認自己的服務是否滿足了之前所假定的客戶需求非常有效。

雖然不一定所有的反饋都會有用，但重要的是，Ke Cheng 始終如一地收集反饋，並確保它在生產的過程中發揮重要的作用。2016年，HistoWiz 已經每個月有8萬美元的利潤，並且一直保持著良好的增長態勢。

未來的想像空間

越來越普及且重要的雲計算技術，也成為了 HistoWiz 的業務的基礎部分。多年來，組織病理學行業的發展，一直因為缺乏基於雲的基礎設施而受到阻礙。這些障礙使得這個行業很難利用共享資料庫，遠程訪問和協作工具，更不用說一些通過機器學習工具可能產生的觀點。

為了將組織病理學更進一步的發展，Ke Cheng 將雲技術成為了 HistoWiz 的業務核心組成部分之一。每個 HistoWiz 的組織樣本都被掃描並且存儲在雲端，整個 PathologyMap 資料庫都在雲上，所有的虛擬病理學家評估也都在這裡進行。

「醫療行業已經落後了很長時間，現在是時候在這個領域使用尖端技術成為規則，而不是例外。織病理學引入未來，我需要使這項技術成為業務的核心組成部分之一。」 Ke Cheng 說道。

HistoWiz創始人兼CEO Ke Cheng

Ke Cheng 告訴鈦媒體，在未來的十年內，智能和數據驅動技術的應用，將解決一些沒有被滿足的大的市場需求，甚至是改善人類生活的其他部分。這不僅僅適用於醫療保健行業，也可以影響到可再生能源與可持續的食物來源。隨著這些企業在雲上增長，收集和存儲數據，機器學習工具增強人類努力的機會將呈指數級增長。

隨著這些工具不斷完善和發展，從這些海量數據集中獲得的見解將變得越來越有價值，這些行業也將會以更快的速度前進。因此，為了為未來的成功做好準備，特別是在醫療領域，儘快開始收集和整理數據非常重要。

接下來，HistoWiz 還在繼續構建新的資料庫機制，包括機器學習的工具在內也將會在雲上運行。

得益於這些技術的應用，在未來幾年的研究和藥物開發中，研究人員將擁有比以往更多的工具和數據，他們的研究成果將會有更好的發展。通過這些研究成果，有可能改變針對個體優化的藥物和治療，並且將顯著改善發現癌症治癒的可能性。醫生將能夠更快更準確地診斷患者，並且可以為他們的患者開具個性化的藥物和治療方案。

HistoWiz 的技術棧不僅為全球病理學市場提供了重要益處。在許多新興市場中，尤其是在發展中國家這樣的益處更為明顯。缺乏合格的病理學家進行診斷，他們需要的病理學家經常在數千英里以外，無法獲取組織樣本以進行診斷。通過使用 HistoWiz 的數字病理學網路，新興市場可以即時訪問世界頂級病理學家，為數百萬人提供平等的診斷訪問。

Ke Cheng 和他的團隊希望 HistoWiz 成為世界上最快、技術最先進的研究服務提供商之一，在多方面成為組織病理學行業的完整解決方案，並且延伸至尋求治癒和新葯開發的分析方面。其快速增長的資料庫對於使用機器學習工具已經成熟，這將為醫學界帶來新的啟發。

在未來的幾年中，HistoWiz 計劃擴展到研究領域之外，以涵蓋臨床。為了成為 FDA 批准用於組織處理和患者的數字診斷的目標，並且使得數百萬人有接觸到最優秀的專家的機會。（本文首發鈦媒體，採訪、作者/李程程）

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