如果人工智能能夠幫助人們攻克癌癥，將是科學(xué)史上的重大進(jìn)步。

據(jù)出國(guó)看病服務(wù)機(jī)構(gòu)厚樸方舟消息，日本國(guó)立癌癥研究中心將與產(chǎn)業(yè)技能綜合研究所等共同開(kāi)發(fā)運(yùn)用人工智能的系統(tǒng)，為向每一位癌癥患者提供較合適的治療方案。

這已經(jīng)是近一個(gè)月第三個(gè)將AI運(yùn)用治療癌癥中的消息了。

此前，計(jì)算機(jī)圖形芯片制造商N(yùn)vidia和美國(guó)國(guó)家癌癥研究所以及能源部合作，計(jì)劃開(kāi)發(fā)出一個(gè)名為“癌癥分布式學(xué)習(xí)環(huán)境”加速癌癥研究的人工智能框架平臺(tái)。IBM的“沃森”人工智能與麻省理工學(xué)院(MIT)和哈佛大學(xué)布羅德研究所的科研人員攜手，發(fā)起癌癥基因組計(jì)劃。

那么，AI要怎么幫助人們攻克癌癥呢?能幫助人們攻克癌癥嗎?

要回答上述問(wèn)題，首先要對(duì)癌癥的難以攻克有所了解。簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，癌癥由一系列的DNA突變?cè)斐?，突變也賦予了癌癥逃離生長(zhǎng)抑制、不依賴生長(zhǎng)增殖信號(hào)、永生、入侵和轉(zhuǎn)移、血管生成等能力，所以難以攻克。

假設(shè)癌細(xì)胞是士兵的話，我們體內(nèi)的正常細(xì)胞則是手無(wú)寸鐵的平民。癌癥發(fā)生的過(guò)程就是平民武裝自己，發(fā)生起義或暴動(dòng)的過(guò)程。突變的作用正是給予這些平民武器和裝備。

那么這些裝備能有多厲害?我們知道，正常細(xì)胞和我們?nèi)艘粯佣加袀€(gè)生老病死。而且人類進(jìn)化到現(xiàn)在，細(xì)胞內(nèi)外也都有一套比廣電總局還厲害的審查制度，細(xì)胞真想造反也是很難的。

舉個(gè)例子，一般情況下，在細(xì)胞增殖的過(guò)程中，如果我們的遺傳物質(zhì)(DNA)在復(fù)制過(guò)程中不小心出了很難修復(fù)的錯(cuò)誤(該錯(cuò)誤可能誘發(fā)突變)，為了防止這個(gè)細(xì)胞今后搗蛋，細(xì)胞內(nèi)有一套機(jī)制可以把這個(gè)細(xì)胞殺死(細(xì)胞凋亡)。

細(xì)胞內(nèi)掌管這個(gè)生殺大權(quán)的蛋白叫TP53，這家伙也是癌癥研究的明星蛋白之一。因?yàn)門(mén)P53可以減少壞細(xì)胞的增殖，也就是可以抑制癌癥的產(chǎn)生，我們把TP53這類可以抑制癌癥生成的基因叫做抑瘤基因。

我們可以想像，正常細(xì)胞想造反，有這么個(gè)蛋白在是麻煩的。因此，很多癌癥細(xì)胞都有TP53的突變(如至少四分之一的乳腺癌患者)，也就是把這個(gè)礙事的家伙給廢了。這個(gè)例子告訴了我們突變能給予細(xì)胞的很重要的裝備之一——逃離生長(zhǎng)抑制。

突變除了能讓細(xì)胞不受生長(zhǎng)抑制之外，還能給予細(xì)胞很多其他的能力。如正常細(xì)胞的增殖是受到了嚴(yán)格的調(diào)控的。這有點(diǎn)像我們國(guó)家的“計(jì)劃生育”政策，不是你想生幾個(gè)都是允許的，要想多生是需要“準(zhǔn)生證”一類的東西的。

細(xì)胞也是如此，要想多增殖是需要相關(guān)的信號(hào)的。而突變可以讓細(xì)胞在沒(méi)有或只有偽造的“準(zhǔn)生證”的情況下大量繁殖。這是突變給予細(xì)胞的另一樣重磅武器——不依賴生長(zhǎng)增殖信號(hào)。

除此之外，突變還可以讓癌癥大軍獲得永生、入侵和轉(zhuǎn)移、血管生成等能力，這里就不一一贅述了?？偠灾蛔兘o予了正常細(xì)胞巨大的生存優(yōu)勢(shì)，并較終發(fā)展成癌癥。

目前，各個(gè)醫(yī)學(xué)機(jī)構(gòu)與公司利用人工智能的方式不盡相同，想要達(dá)成的目的也不一樣。

日本想要開(kāi)發(fā)的診療系統(tǒng)，想要以癌癥中心積累的患者基因組(所有遺傳信息)以及血液檢查、圖像診斷等龐大信息為基礎(chǔ)建立數(shù)據(jù)庫(kù)，并與醫(yī)學(xué)論文等的研究成果相對(duì)照，將人工智能運(yùn)用在診斷以及治療中。

從這個(gè)模式中可以看出，該系統(tǒng)會(huì)嚴(yán)重受到醫(yī)學(xué)論文等研究成果的限制，只能用作快速正確地診斷癌癥，并基于已有的研究成果來(lái)給出治療方案，距離攻克癌癥尚有很大的距離。

IBM和MIT以及哈佛大學(xué)發(fā)起的癌癥基因組計(jì)劃，主要是通過(guò)對(duì)數(shù)千個(gè)抗藥腫瘤進(jìn)行研究，并利用“沃森”強(qiáng)大的計(jì)算和機(jī)器學(xué)習(xí)能力幫助理解癌癥如何對(duì)藥物產(chǎn)生耐藥性。

也可以看出他們的重心是在通過(guò)人工智能來(lái)識(shí)別癌癥的耐藥性，從而讓藥物更加有效，對(duì)于治療癌癥來(lái)說(shuō)，將會(huì)是一個(gè)非常大的突破，但真正從根本上攻克很難。

Nvidia牽頭發(fā)起的“癌癥分布式學(xué)習(xí)環(huán)境”，目的是通過(guò)開(kāi)發(fā)和改進(jìn)該人工智能框架，來(lái)解決癌癥治療的三大問(wèn)題：

通過(guò)提升科學(xué)家們對(duì)DNA和RNA中基因簽名的理解，來(lái)幫助預(yù)測(cè)哪一種治療方法會(huì)對(duì)患者產(chǎn)生作用；加速蛋白質(zhì)交互作用的模擬過(guò)程(該過(guò)程在早期癌癥的形成中扮演了重要的角色)；整理數(shù)以百萬(wàn)計(jì)的癌癥患者資料，從而構(gòu)建一個(gè)綜合性的監(jiān)測(cè)癌癥疾病轉(zhuǎn)移和復(fù)發(fā)的數(shù)據(jù)庫(kù)。

Nvidia的系統(tǒng)，同樣是基于當(dāng)前醫(yī)學(xué)對(duì)癌癥的研究來(lái)推動(dòng)個(gè)性化治療。對(duì)攻克癌癥上的幫助也只是加快科學(xué)家的研究進(jìn)度而已。

從這幾方將AI運(yùn)用到癌癥治療中的具體做法來(lái)看，人工智能在幫助人們攻克癌癥的道路上的作用在很大程度上會(huì)受到醫(yī)學(xué)對(duì)癌癥研究的限制。換句話說(shuō)，人工智能的作用僅限于加快攻克癌癥的速度，真正的進(jìn)展還是要基于生物學(xué)和醫(yī)學(xué)——從對(duì)基因、細(xì)胞入手才能完成。

讓人驚艷的是，微軟此前在英國(guó)劍橋成立了生物運(yùn)算部門(mén)，召集了150名世界權(quán)威的生物學(xué)家、程序員以及工程師，想要利用人工智能作為武器對(duì)癌癥發(fā)起進(jìn)攻。

他們的基本思路是：利用開(kāi)拓性的計(jì)算機(jī)科學(xué)技能破解患病細(xì)胞代碼，對(duì)患病細(xì)胞進(jìn)行重新編程，讓其重回健康狀態(tài)。

就像通過(guò)編程可以解決電腦病毒問(wèn)題，微軟認(rèn)為通過(guò)對(duì)人體系統(tǒng)編程能夠消滅癌癥。微軟表明，將在未來(lái)的10年內(nèi)攻克癌癥問(wèn)題，人類將進(jìn)入真正的“無(wú)癌時(shí)代”。

很顯然，這已經(jīng)不再是單純的人工智能與醫(yī)學(xué)的結(jié)合了，同時(shí)還有生物學(xué)。如果微軟的技能能以實(shí)現(xiàn)，攻克癌癥自然不在話下。

不過(guò)，就推動(dòng)人工智能在癌癥治療中運(yùn)用而言，還有一個(gè)很大的困難——數(shù)據(jù)。

簡(jiǎn)單點(diǎn)來(lái)理解，人工智能就是一組參數(shù)不確定的函數(shù)，參數(shù)的確定需要海量的數(shù)據(jù)來(lái)完成。在上述將幾方的項(xiàng)目中，運(yùn)用到的數(shù)據(jù)量，能否支撐起找到確切的參數(shù)，將是一個(gè)非常大的考驗(yàn)。具體需要多少尚且無(wú)從考證，但可以確定的是，僅僅成千上萬(wàn)個(gè)案例，是遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠的。

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