微軟研究人員霍伊豐·普恩

據(jù)外媒報道，正在研發(fā)中的癌癥治療藥物有數(shù)百種之多，每年發(fā)表的論文也有很多。但幫助醫(yī)生為病人制定個性化治療方案是個難題。

據(jù)微軟稱，該公司機器學(xué)習(xí)項目Hanover旨在“消化”每年發(fā)表的所有論文，幫助預(yù)測哪些藥物對治療患者病情最有效。

俄勒岡衛(wèi)生科學(xué)大學(xué)Knight癌癥研究所研究人員在與Hanover設(shè)計師霍伊豐·普恩(Hoifung Poon)合作，利用該系統(tǒng)找出能有效治療急性骨髓性白血病的藥物。數(shù)十年來，這種疾病的治療方法沒有取得大的進展。

癌癥是由基因突變引發(fā)的，能更好地找到突變的基因，有助于開發(fā)針對某種癌癥有特效的藥物，提高病患存活率。2015年的資料顯示，有逾800種與癌癥有關(guān)的藥物和疫苗在進行臨床試驗?；驕y序速度的提升和成本的下跌，對相關(guān)研究有很大促進作用，這意味著更多癌癥患者能獲得與他們病情有關(guān)的詳細資料。

Knight 癌癥研究所研究人員杰夫·泰納(Jeff Tyner)說，“這令人激動，但也給我們帶來了新挑戰(zhàn)：如何處理這些數(shù)據(jù)。這也是生物學(xué)家與信息科學(xué)家和計算技術(shù)工作者合作相當重要的原因。所有這些資源的整合有助于在尋找療效更好、副作用更小的治療方法方面取得突破。”

普恩表示，靶向藥物治療效果更好，問題是如何找到這些藥物，“靶向藥物有數(shù)百種之多，即使只是兩兩組合，組合也多達數(shù)萬種之多，要篩選出最有效的治療方法非常困難。患者可能同時使用數(shù)種藥物才能抑制腫瘤轉(zhuǎn)移。”

通過分析研究論文中的數(shù)據(jù)，以及臨床試驗、影像學(xué)診斷報告、電子醫(yī)療記錄的結(jié)果，機器學(xué)習(xí)技術(shù)對癌癥研究的幫助越來越大。IBM的Watson Oncology系統(tǒng)幫助醫(yī)生解釋臨床數(shù)據(jù)，制定個性化治療方案；谷歌旗下DeepMind公司設(shè)有醫(yī)療部門，在與英國政府醫(yī)療服務(wù)部門合作，研究計算機能否及早發(fā)現(xiàn)視力退化問題，防止患者失明。

Hanover希望能幫助醫(yī)生更好地對患者會診。普恩說，“會診醫(yī)生面臨的瓶頸之一是掌握所有資料，并做出判斷。除非能把這一過程自動化，醫(yī)生就必須一定會這一問題。”