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精准医疗陷入尴尬局面,等着人工智能来救场?

作者:测序中国来源:网易科学 日期:2016-11-16

精准医疗陷入尴尬局面,等着人工智能来救场?

2016-11-15 测序中国

 

在日前的Fast Company Innovation Festival活动上,医疗行业的一批专家就精准医疗这种个性化、有针对性的医疗保健新模式的发展潜力以及存在问题进行了深入探讨。

生物制药公司伯格健康首席执行官Niven R. Narain与来自西奈山以及哥伦比亚大学的行业专家进行了交流。事实上,精准医疗是一个包罗万象的术语,广义上是指通过更为个性化、有针对性的方式对患者进行治疗,而不再采用以往那种传统一刀切的方法治疗疾病。今年早些时候,美国联邦政府宣布投资2.15亿美元投资精准医疗。

Narain指出,“这是一个前所未有的变化。但存在的悖论是,在生物医学研究不断转型进步的同时,患者所面临的经济压力却在加剧。”

生物制药公司伯格健康位于波士顿,其背后金主是硅谷房地产商、亿万富翁卡尔·伯格(Carl Berg)。该公司希望通过融合基因组学技术,降低药物研发的资金成本和时间。公司对这一项目的研发已经进行了十年,耗资超过30亿美元,采用基因组学、蛋白质组学以及人工智能方法的结合来寻找新的药物靶点。伯格健康希望将这些工具结合使用,能够为患者提供价格合理的新药。

对于伯格健康来说,潜在的障碍似乎永无止境:在现有的医疗保健中,将不同类型的数据汇集在一起非常困难,而监管协议也是一个绕不过去的障碍。大多数医院依旧是按服务而不是按诊疗效果收费,这意味着医院的检查昂贵繁琐。

关于精准医疗的发展和潜在的障碍,与会专家进行了以下讨论:

 

数据收集

所有与会专家都认同,通过基因组学所收集到的患者数据并不完全有用。

西奈山伊坎基因组学和多尺度生物学研究所所长埃里克·夏特(Eric Schadt)认为医学研究部门应当找到与患者接触的更好方法。为了开发药效预测模型,他认为研究人员需要从患者电子病历、实验室中获取相关的检查以及用药数据。他们也应当可以通过诸如苹果HealthKit服务接入用户设备,获取其健康数据。

获取患者数据的关键在于要为其提供一定的价值,以换取对其健康数据的访问。夏特指出,我们大多数人愿意将个人信息交换给谷歌,以换取搜索引擎以及电子邮件服务。夏特称,“我们Gmail中的内容要比病历中的内容更加个性化。因此在医学上我们也必须找出一个平衡,为患者提供更为准确的服务价值,以便使他们同意交换个人的医疗数据。

获取患者数据在政策上的优势在于,目前机构审查委员会以及监管机构在同意数据共享方面的意见更为明确,但这方面还有很多工作要做。西奈山神经科学教授埃克斯·西斯特勒(Eric Nestler)指出,我们还需要更多的实质性法律政策来保护患者免受歧视。譬如数据共享要避免患者在医疗保险、长期护理等方面遭到歧视。

 

我们需要更多的新药吗?

与会专家提出的另一个问题关于新药的研发:我们是需要用新的治疗方法对付疾病,还是应当集中精力利用现有的药物。

哥伦比亚大学系统生物学系主任安德里亚·加里法诺(Andrea Califano)指出,那些以最佳药物治疗匹配患者肿瘤的新算法正在被研究人员更多地采用。他称,“我们收集了数千种各类研究性化合物,并通过这一算法进行匹配。”

加里法诺表示,一些肿瘤患者仅需要单一的药物治疗便可见效。这也是他所认为的精准医疗的近期发展方向。他表示,“我们不需要开发过多的新药,我们就能够治疗不同的癌症。”

但是Narain则认为,我们需要对现有的药物进行重新审视并研发新药物。他的公司正在努力通过差异化方法寻求新的疗法,他称之为“生物第一”。其新药研发过程首先要从肿瘤样本以及健康组织样本中提取生物数据,然后使用人工智能算法进行药物实验。

 

数据的可操作性

与会专家认同,将患者数据收集整理是一个巨大的挑战。以各种形式存储在医疗文件中的数据并不容易存储或共享。对于医疗研究部门的人来说,这是一种噩梦。其存在的部分原因是医院等医疗机构在利益驱动下不想让患者流动到其他医疗机构就医。

当被问及这一现状是否能够在不远的将来得到解决,或者说从而使健康信息能否标准化时,与会专家没有表现出应有的乐观。沙特指出,“看起来相当遥远。”同时专家还认为,人工智能并不是快速解决问题的首要方法,我们所需要的依旧是利用现有工具整合数据,然后才是发挥人工智能的强大作用。

来源:网易科学/晗冰

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转自《测序中国》

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