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当人工智能遇上癌症

2019年02月20日 02:54来源:未知手机版

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人工智能(AI)的发展一日千里,席卷了金融、汽车、安防、医疗等诸多产业,是当今科技领域最受关注的话题之一。

在医疗产业,人工智能在医学影像诊断、精准医疗、虚拟助手、新药研发、慢性病管理、疾病风险预测等不少细分领域都大放异彩,科技巨头如百度、阿里巴巴、腾讯公司纷纷布局智能医疗,科大讯飞公司也乘势崛起进入国家人工智能四大平台。

在大健康领域,最受关注的疾病非癌症莫属,研究肿瘤、治疗肿瘤、肿瘤疾病管理成为产业界越来越关注的话题。

那么,当癌症治疗与人工智能医疗这两个前沿领域交叉时,又会碰出什么样的精彩火花?

人工智能与抗肿瘤新药研发

新药研发通常涉及靶点确认、化合物筛选及优化、药物评估、制剂开发、临床试验以及监管部门批准等几个步骤,典型的靶点有受体、酶、离子通道、转运体、基因等。

人工智能可以通过识别新靶点,预测新化合物能适应的靶点等来加速新药研发。人工智能可以通过对现有化合物数据库信息的整合和数据提取,获得大量化合物的毒性、有效性的关键信息,从而提高化合物筛选的成功率。

此外,人工智能还可以通过预测晶型的稳定性和溶出速率来提升药物的稳定性,通过筛出尽可能多的晶型来保证专利的覆盖度。在临床试验阶段,人工智能技术能借助患者临床大数据来筛选更符合试验需要的目标患者,提高临床试验的效率和成功率。

人工智能新药研发技术已逐步进入商业化进程,知名AI公司BenevolentAI旗下治疗脑胶质瘤的创新化合物已经进入有效性验证阶段。

另一家AI新药研发公司Berg更向癌症之王 胰腺癌发起攻击,其基于人工智能算法发现的新药BPM31510已经顺利完成I期临床,正在进行II期临床试验,其药物发现的过程就源自其bAIcis人工智能新药研发平台。

AI新药研发公司Insilico Medicine旗下也有32304、1439、61和27四款针对癌症的化合物临近临床。IBM公司旗下的沃森药物发现平台,利用其自然语言处理(NLP)、机器学习和深度学习能力,通过阅读海量文献揭示隐藏较深的联系,更快地发现靶点,IBM公司旗下的沃森健康也在2016年与辉瑞公司达成合作,共同致力于癌症药物的研发。

谷歌子公司DeepMind的AlphaFold算法曾冒充人类参加两年一度的国际蛋白质结构预测竞赛并摘得桂冠,而蛋白质结构研究是新药研发重要的一环。人工智能在新药研发,尤其是抗肿瘤新药研发领域发挥着越来越重要的作用。

人工智能与癌症诊断

人工智能在新药研发领域存在巨大潜力,不过,迄今尚未有基于人工智能技术的新药被研发出来。与此相比,人工智能在癌症诊断领域的应用已遍地开花,不少该领域的人工智能技术已经拿到了美国食品药品监督管理局(FDA)或国家药品监督管理局(NMPA)的医疗器械证书。

人工智能癌症诊断领域最火热的癌种便是我国第一大癌 肺癌。根据国家癌症中心2018年发布的数据,我国每年新增肺癌发病人数约78.1万人。肺癌的诊断依据之一是根据肺部X射线影像来判断是否有肺部结节,再进一步判断是良性结节还是有肿瘤风险,而影像阅读就可以借助人工智能。

阿里巴巴集团的Doctor You和腾讯觅影两大人工智能医疗平台都已介入肺癌早期的肺结节筛查,几家创新公司如推想科技、依图科技等也无不将肺癌诊断纳入其业务版图。通过提升人工智能对肺结节的识别,对实性、钙化、磨玻璃密度结节等多种结节病灶识别的准确度,人工智能辅助肺癌诊断的水平可以得到大大提升。

另外,不少药厂、医疗器械厂商均已布局肺癌诊断与治疗领域,这些企业的参与客观上也推动了肺癌人工智能诊断的发展。

与肺癌多发于男性相比,乳腺癌是中国女性发病率第一的癌症。乳腺癌早期的5年生存率在90%以上,因此,乳腺癌的早期诊断和治疗至关重要。

与肺癌类似,乳腺癌早期筛查的金标准也是X射线检查。美国哈佛大学医学院和贝斯以色列女性医疗中心曾联合对人工智能诊断乳腺癌的技术开展过研究,结果表明,如果把人工智能与病理学家的分析结合起来,乳腺癌诊断的准确率可以从纯人工的96%提升到99.5%。

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