03月07 利用人工智能來(lái)改善人類健康

近年來(lái)，越來(lái)越多的科學(xué)家們開始使用人工智能技術(shù)加速多項(xiàng)領(lǐng)域的研究，當(dāng)然了他們也取得了很多研究成果，本文中，小編就對(duì)近期相關(guān)研究成果進(jìn)行整理，與大家一起學(xué)習(xí)！

【1】Com Biol Med：人工智能幫助治療糖尿病引發(fā)的眼疾

doi：10.1016/j.compbiomed.2018.10.031

根據(jù)最近的一項(xiàng)研究，研究人員已經(jīng)使用人工智能診斷早期階段的糖尿病引發(fā)的失明癥狀。

糖尿病視網(wǎng)膜病變是成人視力喪失的主要原因，其影響正在全球范圍內(nèi)擴(kuò)大，到2030年將有1.91億人受到影響。在疾病早期，雖然沒有明顯癥狀，但疾病可能已經(jīng)發(fā)展。早期診斷和治療可以對(duì)患者保持多少視力產(chǎn)生顯著影響。

研究人員開發(fā)了一種圖像處理算法，可以自動(dòng)檢測(cè)疾病的一個(gè)關(guān)鍵癥狀，即視網(wǎng)膜上的液體，準(zhǔn)確率為98％。該研究的首席研究員，墨爾本皇家理工大學(xué)Dinesh Kant Kumar教授表示，這種方法是即時(shí)且具有成本效益的。

【2】PLoS ONE：科學(xué)家有望利用人工智能技術(shù)更好地管理癌癥患者

doi：10.1371/journal.pone.0208808

近日，一項(xiàng)刊登在國(guó)際雜志PLOS ONE上的研究報(bào)告中，來(lái)自薩里大學(xué)等機(jī)構(gòu)的科學(xué)家們通過(guò)研究開發(fā)出了一種新型的人工智能系統(tǒng)（AI），其有望預(yù)測(cè)癌癥患者在整個(gè)治療過(guò)程中的疾病癥狀和嚴(yán)重程度。

文章中，研究人員詳細(xì)描述了他們開發(fā)的兩種機(jī)器學(xué)習(xí)模型如何準(zhǔn)確預(yù)測(cè)癌癥患者所面臨的三種疾病癥狀的嚴(yán)重性，這三種癥狀包括抑郁、焦慮和睡眠障礙，這些癥狀均與癌癥患者生活質(zhì)量的明顯下降直接相關(guān)。研究者分析了癌癥患者在接受計(jì)算機(jī)斷層掃描x射線治療過(guò)程中所經(jīng)歷的癥狀和相關(guān)數(shù)據(jù)，隨后在不同的時(shí)間段來(lái)檢測(cè)是否機(jī)器學(xué)習(xí)算法能準(zhǔn)確預(yù)測(cè)患者的疾病癥狀表現(xiàn)。

【3】Cancer Res：開發(fā)出可高效識(shí)別不同類型癌細(xì)胞的人工智能系統(tǒng)

doi：10.1158/0008-5472.CAN-18-0653

在癌癥患者中，癌細(xì)胞的類型在不同患者之間存在很大差異，甚至在同一種疾病中也是如此；識(shí)別癌癥患者機(jī)體中存在的特殊細(xì)胞類型對(duì)于選擇最佳的療法來(lái)有效治療患者至關(guān)重要，但能夠完成這項(xiàng)任務(wù)的方法卻是非常費(fèi)時(shí)的，而且常常會(huì)因人為錯(cuò)誤和人類視野的局限性而被阻礙。

近日，一項(xiàng)刊登在國(guó)際雜志Cancer Research上的研究報(bào)告中，來(lái)自日本大阪大學(xué)的科學(xué)家們通過(guò)研究揭示了如何通過(guò)一種基于人工智能的系統(tǒng)來(lái)克服上述問題，研究者指出，這種基于人工智能的系統(tǒng)能通過(guò)掃描顯微圖像并獲得比人類判斷更高的準(zhǔn)確率，來(lái)有效識(shí)別不同類型的癌細(xì)胞，這種方法或能給腫瘤學(xué)領(lǐng)域的研究帶來(lái)革命性的突破。

【4】Bioinformatics：新型人工智能系統(tǒng)有望加速科學(xué)家們?cè)诎┌Y領(lǐng)域的研究

doi：10.1093/bioinformatics/bty845

近日，一項(xiàng)刊登在國(guó)際雜志Bioinformatics上的研究報(bào)告中，來(lái)自劍橋大學(xué)的科學(xué)家們通過(guò)研究開發(fā)了一種名為“LION LBD”的新型AI系統(tǒng)(人工智能系統(tǒng))，其能幫助幫助研究人員進(jìn)行癌癥相關(guān)的研究。

目前癌癥研究在全球范圍內(nèi)吸引了大量的資金，而且相關(guān)研究報(bào)告的數(shù)量也非常龐大，因此研究人員正在奮力進(jìn)行癌癥領(lǐng)域相關(guān)的研究，而他們常常會(huì)發(fā)現(xiàn)，很多批判性假設(shè)的證據(jù)往往是在文章發(fā)表之后才會(huì)被發(fā)現(xiàn)。

癌癥是一種非常復(fù)雜的疾病，其在全球是誘發(fā)人群死亡的第二大原因，目前研究人員并沒有完全對(duì)癌癥進(jìn)行深入剖析；癌癥的發(fā)生包括多種化學(xué)和生物化學(xué)分子、反應(yīng)以及多種通路的改變，研究人員在多個(gè)廣泛的學(xué)科中進(jìn)行癌癥研究，而其在描述相似概念的方式上也各不相同。

【5】Science：利用人工智能預(yù)測(cè)RNA病毒的動(dòng)物宿主和傳播媒介

doi：10.1126/science.aap9072

諸如埃博拉病毒和寨卡病毒之類的許多致命性的和新出現(xiàn)的病毒傳播給人類并導(dǎo)致嚴(yán)重疾病之前早就在野生動(dòng)物和昆蟲群落中傳播。從基因組序列中尋找不同病毒的動(dòng)物和昆蟲宿主可能需要多年的密集的實(shí)地研究和實(shí)驗(yàn)室工作。由此引起的延遲意味著難以實(shí)施預(yù)防措施，比如給疾病的動(dòng)物來(lái)源接種疫苗，或者阻止物種之間的危險(xiǎn)接觸。因此，在當(dāng)前，及時(shí)地找到這些天然病毒宿主—這可能有助于阻止向人類傳播—對(duì)科學(xué)家們構(gòu)成了巨大的挑戰(zhàn)。

如今，在一項(xiàng)新的研究中，來(lái)自蘇格蘭格拉斯哥大學(xué)等研究機(jī)構(gòu)的研究人員設(shè)計(jì)出一種新的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，它利用病毒基因組序列預(yù)測(cè)一系列RNA病毒的可能的自然宿主，其中RNA病毒是最常見的從病毒跳躍到人類中的病毒群體。相關(guān)研究結(jié)果發(fā)表在2018年11月2日的Science期刊上。

【6】Adv Therap：人工智能助力轉(zhuǎn)移性前列腺癌治療，療效顯著

doi：10.1002/adtp.201800104

聯(lián)合化療是癌癥治療之路上的一塊里程碑，但是優(yōu)化其療效需要對(duì)藥物的協(xié)同作用進(jìn)行劑量和時(shí)間相關(guān)的調(diào)整，傳統(tǒng)的基于實(shí)驗(yàn)的調(diào)整方法耗時(shí)又耗力，效率極低，阻礙了最佳聯(lián)合療法的發(fā)展。

為此，研究人員近日開發(fā)出了一種基于人工智能（AI）的平臺(tái)——CURATE AI來(lái)完善并加速這個(gè)過(guò)程。在他們的研究中，研究人員使用了溴結(jié)構(gòu)域抑制劑ZEN-3694和雄激素受體拮抗劑恩雜魯胺（enzalutamide）這兩個(gè)藥物作為模式藥物，利用這種新的AI平臺(tái)對(duì)聯(lián)合它們治療一名轉(zhuǎn)移性去勢(shì)抵抗性前列腺癌病人的用藥方針進(jìn)行了指導(dǎo)，目的在于降低病人血清中的前列腺特異性抗原（PSA）。

【7】Lancet Oncol：人工智能幫助預(yù)測(cè)癌癥患者接受免疫治療的效果

doi：10.1016/S1470-2045(18)30413-3

發(fā)表在《Lancet Oncology》上的一項(xiàng)研究首次證實(shí)，人工智能可以處理醫(yī)學(xué)圖像以提取生物學(xué)和臨床信息。通過(guò)設(shè)計(jì)算法并將其開發(fā)用于分析CT掃描圖像作者等人創(chuàng)建了一個(gè)所謂的放射學(xué)特征。該特征定義了腫瘤的淋巴細(xì)胞浸潤(rùn)水平，并提供了患者免疫治療功效的預(yù)測(cè)評(píng)分。

將來(lái)，醫(yī)生可能因此能夠使用成像來(lái)識(shí)別位于身體任何部位的腫瘤中的生物現(xiàn)象，而無(wú)需進(jìn)行活組織檢查。到目前為止，沒有標(biāo)記可以準(zhǔn)確地識(shí)別那些對(duì)PD-1 / PD-L1免疫治療有反應(yīng)的患者，在這種情況下，只有15％至30％的患者對(duì)此類治療有反應(yīng)。眾所周知，腫瘤環(huán)境中免疫細(xì)胞更豐富（淋巴細(xì)胞的存在），免疫療法有效的可能性越大，因此研究人員試圖通過(guò)成像來(lái)表征這種環(huán)境并將其與患者的臨床反應(yīng)相關(guān)聯(lián)。

【8】Nat Commun：人工智能助攻前列腺癌診斷和治療

doi：10.1038/s41467-018-04724-5

來(lái)自瑞典的科學(xué)家們的最新研究成果表明數(shù)據(jù)驅(qū)使的AI可以幫助我們更深入了解前列腺癌如何發(fā)展，最終可以幫助提高這種疾病的臨床診斷和治療結(jié)果。每種癌癥都是獨(dú)特的，它的特點(diǎn)隨著時(shí)間變化而變化，這種所謂的腫瘤異質(zhì)性是由于腫瘤內(nèi)細(xì)胞的競(jìng)爭(zhēng)性克隆以及可能增加轉(zhuǎn)移概率的獲得性基因突變。

來(lái)自瑞典生命科學(xué)實(shí)驗(yàn)室的研究人員開發(fā)了一種數(shù)據(jù)訓(xùn)練的AI方法可以幫助我們更好地了解前列腺癌及其周圍微環(huán)境異質(zhì)性相關(guān)的主要事件。這個(gè)來(lái)自瑞典皇家理工學(xué)院（KTH）和卡羅林斯卡研究所的研究團(tuán)隊(duì)在KTH分子生物學(xué)教授Joakim Lundeberg的領(lǐng)導(dǎo)下獲得了來(lái)自6750個(gè)腫瘤組織樣品的空間轉(zhuǎn)錄組學(xué)（一種定量分析基因的組織學(xué)方法，由KTH和卡羅林斯卡研究所的研究人員共同開發(fā)）分析數(shù)據(jù)。

【9】Cell：利用人工智能繪制衰老大腦的基因表達(dá)圖譜

doi：10.1016/j.cell.2018.05.057

在一項(xiàng)新的研究中，來(lái)自比利時(shí)魯汶大學(xué)（VIB-KU Leuven）Stein Aerts教授及其團(tuán)隊(duì)首次在果蠅衰老過(guò)程中繪制出每個(gè)腦細(xì)胞的基因表達(dá)圖譜。由此產(chǎn)生的“細(xì)胞圖譜”為大腦在衰老過(guò)程中的運(yùn)作提供了前所未有的見解。這種細(xì)胞圖譜被認(rèn)為是開發(fā)有助于更好地理解人類疾病發(fā)展的技術(shù)而邁出重要的第一步。相關(guān)研究結(jié)果于2018年6月14日在線發(fā)表在Cell期刊上。

果蠅的大腦由大約10萬(wàn)個(gè)細(xì)胞組成，盡管它比人腦小得多，但它包含數(shù)百種不同類型的神經(jīng)元和其他形成復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的細(xì)胞，非常像人類大腦。研究者解釋道，“為了真正理解大腦的運(yùn)作，即使對(duì)像果蠅一樣小的有機(jī)體，我們也需要放大觀察每個(gè)細(xì)胞。所有的器官和組織都由許多不同的細(xì)胞組成，這些細(xì)胞彼此之間進(jìn)行溝通來(lái)執(zhí)行它們的特定功能。盡管它們具有相同的DNA，但它們都表達(dá)一組不同的基因，因此為了理解真正發(fā)生了什么，我們需要知道哪些細(xì)胞在做什么和什么時(shí)候做。”

【10】Science：開發(fā)出人工智能驅(qū)動(dòng)的鬼影細(xì)胞測(cè)定儀，不用產(chǎn)生圖像就可高通量識(shí)別和分選細(xì)胞

doi：10.1126/science.aan0096

在一項(xiàng)新的研究中，日本研究人員發(fā)明了一種新的細(xì)胞識(shí)別和分選系統(tǒng)，并稱之為鬼影細(xì)胞測(cè)定儀（Ghost Cytometry）。這種系統(tǒng)將一種新的成像技術(shù)與人工智能（AI）結(jié)合在一起以史無(wú)前例地高通量速度識(shí)別和分選細(xì)胞。他們希望他們的方法將用于識(shí)別和分選在患者血液中的循環(huán)癌細(xì)胞、能夠加速藥物發(fā)現(xiàn)和改進(jìn)基于細(xì)胞的醫(yī)學(xué)療法的療效。

在這項(xiàng)研究中，這些研究人員證實(shí)鬼影細(xì)胞測(cè)定儀能夠分選至少兩種不同類型的具有相似大小和結(jié)構(gòu)的細(xì)胞，而且很少發(fā)生分選錯(cuò)誤。鬼影細(xì)胞測(cè)定儀能夠以每秒1萬(wàn)多個(gè)細(xì)胞的速度識(shí)別細(xì)胞，并且以每秒數(shù)千個(gè)細(xì)胞的速度對(duì)細(xì)胞進(jìn)行分類。現(xiàn)存的細(xì)胞分選機(jī)器不能夠區(qū)分具有相類似形狀的細(xì)胞類型。人類專家借助顯微鏡通常以每秒少于10個(gè)細(xì)胞的速度識(shí)別和分選細(xì)胞，而且有時(shí)還具有較差的準(zhǔn)確度。