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實習醫生日記之頑固失眠

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為治療自己的癌癥,她帶來了造福卵巢癌患者的人工智能

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摘要:雪莉佩克是加州理工學院的一名計算生物學家和大部分科研人員一樣發表學術論文對雪莉來說是家常便飯但她即將在年發表的一篇論文卻顯得有些特別這項關于卵巢癌治療的發現首個應用對象正是她本人突如其來的晚期卵巢癌雪莉是一名半路出家的生物學家擁有物理博士學位的她原本是一名軟件工程師并曾協助開發了一款用于火箭發射的人工智能程序隨后她將自己在算法開

雪莉·佩克(Shirley Pepke)是加州理工學院的一名計算生物學家。和大部分科研人員一樣,發表學術論文對雪莉來說是家常便飯。但她即將在2017年發表的一篇論文,卻顯得有些特別。

這項關于卵巢癌治療的發現,首個應用對象正是她本人。

為治療自己的癌癥,她帶來了造福卵巢癌患者的人工智能

突如其來的晚期卵巢癌

雪莉是一名半路出家的生物學家。擁有物理博士學位的她原本是一名軟件工程師,并曾協助NASA開發了一款用于火箭發射的人工智能程序。隨后,她將自己在算法開發上的專長應用到了生物學領域,以分析和處理高通量的基因組數據。

2013年,雪莉的身體出現了一些不適,檢查的結果也證實了她的擔心——骨盆的超聲掃描顯示,她患有晚期卵巢癌,腫瘤已經擴散到了她的整個腹腔。醫生告訴雪莉,她活滿5年的概率不到40%。

聽說這個消息后,雪莉立刻決定要用計算生物學的方法研究自己的腫瘤。她想要利用大數據的力量,找到為何不同人對癌癥的反應有所不同。從這些數據中,她希望能找到治療自己癌癥的方法。

為治療自己的癌癥,她帶來了造福卵巢癌患者的人工智能

▲計算生物學也許能帶來新的治療線索(圖片來源:H-ITS.org)

“留給我的時間不多了。我的女兒才2歲半,我要盡可能延長我的生命,而不是被動地祈禱一切會變好,”雪莉說:“我非常擅長用計算的方法研究復雜系統,研究癌癥對我來說最自然不過了。”

在得知雪莉的病情后,同事們也及時向她伸出了援手。一些同事幫她聯系了加州地區的科研人員,并協助雪莉對腫瘤進行了測序。這些基因測序的結果能確定雪莉腫瘤中特有的基因突變,并有望尋找到潛在的靶向治療方法。然而結果讓雪莉失望了——基因測序找到的突變并沒有多少治療上的指導意義。

另一些同事則為她提供了大量基因表達的數據,期望能找到一些基因組沒有提供的信息。“基因表達的數據能告訴我從DNA到蛋白所需的時間,有多少蛋白會被合成,以及基因上有沒有表觀遺傳的修飾,”雪莉說:“這也許會影響到腫瘤對療法的響應。”

然而基因表達的數據庫太復雜了。即便是雪莉這樣的數據專家,對此也感到難以下手。一條自我拯救的道路,似乎走到了盡頭。

當人工智能遇上免疫療法

“你認識格雷格·維爾斯特格(Greg Ver Steeg)嗎?他也許能幫你。”雪莉的一名朋友建議道。格雷格是南加州大學的一名教授。在攻讀博士學位期間,他的主業是分析黑洞;而在南加州大學,他利用數學工具來評估社交網絡的影響力。這兩個看似毫不相關的領域有著一個共同點——它們都需要分析復雜的數據,而這些經驗也許能幫到雪莉。

為治療自己的癌癥,她帶來了造福卵巢癌患者的人工智能

▲關鍵時刻,格雷格向雪莉伸出了援手(圖片來源:USC)

聽說雪莉的故事后,格雷格毫不猶豫就答應提供幫助。“這比我之前所做一切工作都要緊急。”格雷格說。

幸運的是,格雷格正在開發的機器學習方法能從大量數據中尋找到隱藏的線索——“如果你看到很多事物都相互有著關聯,那么這背后一定有著什么你沒看到的關鍵因素,”格雷格說:“在生物學領域,這樣的隱藏因素有很多。例如,基因表達就能告訴我們疾病如何發生進展,以及哪種療法會起效。”

在等待分析結果的同時,雪莉接受了多次化療。她的醫生用“腫瘤指數”來評估她的治療情況——正常人的腫瘤指數小于35,而雪莉的數據要超過15,000。化療后,雪莉的腫瘤指數最初出現了一定的下降,但馬上,這個數字又重新開始上漲。后來,化療對她已經不起作用了。“大多數醫生都覺得我就要死了,”雪莉說:“我當時非常沮喪,也失去了勇氣。在我看來,他們給我的任何治療都已經不管用了。”

但在一年后,原本看起來雜亂無章的數據在人工智能的解析下,突然變得有意義起來。“它找出了其他算法無法找到的信息,這既優美,又富有信息量。”雪莉說。

人工智能顯示,雪莉的免疫系統存在一定問題,這讓腫瘤在體內肆無忌憚地生長。

得知這個結果后,雪莉立刻與她的醫生進行了一次長談,并將治療方案從常規的化療,改為了一項還處于臨床試驗階段的免疫療法。“我知道我的免疫系統需要迅速采取行動。如果我不這樣做,我很快就會死。”雪莉說。

為治療自己的癌癥,她帶來了造福卵巢癌患者的人工智能

▲一項還處于臨床階段的免疫療法,讓雪莉重回健康(圖片來源:Cancer Research Institute)

保險起見,在接受了免疫療法的治療后,雪莉又接受了一輪手術與化療。兩個月后,她迎來了復診。等待核磁共振掃描結果的過程是漫長的。在不安中,雪莉等到了掃描的結果。

腫瘤消失了。

后記

如今,一年多的時間過去了,雪莉依然沒有任何復發的跡象。看起來,格雷格開發的算法讓雪莉找到了正確的治療方法。

“得到這些腫瘤的信息對我來說非常關鍵,”雪莉說:“我希望它也能造福其他女性。”目前,雪莉與格雷格的論文已經遞交,并有望在近期問世。我們期待在未來,癌癥患者不需要有專業的科學知識,就能從精準醫學與量身定制的療法中受益,找到最合適的療法。(生物谷Bioon.com)

參考資料:
[1] How a researcher used big data to beat her own ovarian cancer
[2] Biologist recruits USC researcher to study cancer — her own

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