如果人工智能能夠幫助人們攻克癌癥，將是科學史上的重大進步。

據(jù)出國看病服務機構厚樸方舟消息，日本國立癌癥研究中心將與產(chǎn)業(yè)技能綜合研究所等共同開發(fā)運用人工智能的系統(tǒng)，為向每一位癌癥患者提供較合適的治療方案。

這已經(jīng)是近一個月第三個將AI運用治療癌癥中的消息了。

此前，計算機圖形芯片制造商Nvidia和美國國家癌癥研究所以及能源部合作，計劃開發(fā)出一個名為“癌癥分布式學習環(huán)境”加速癌癥研究的人工智能框架平臺。IBM的“沃森”人工智能與麻省理工學院(MIT)和哈佛大學布羅德研究所的科研人員攜手，發(fā)起癌癥基因組計劃。

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?

要回答上述問題，首先要對癌癥的難以攻克有所了解。簡單來說，癌癥由一系列的DNA突變造成，突變也賦予了癌癥逃離生長抑制、不依賴生長增殖信號、永生、入侵和轉移、血管生成等能力，所以難以攻克。

假設癌細胞是士兵的話，我們體內的正常細胞則是手無寸鐵的平民。癌癥發(fā)生的過程就是平民武裝自己，發(fā)生起義或暴動的過程。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，正常細胞和我們人一樣都有個生老病死。而且人類進化到現(xiàn)在，細胞內外也都有一套比廣電總局還厲害的審查制度，細胞真想造反也是很難的。

舉個例子，一般情況下，在細胞增殖的過程中，如果我們的遺傳物質(DNA)在復制過程中不小心出了很難修復的錯誤(該錯誤可能誘發(fā)突變)，為了防止這個細胞今后搗蛋，細胞內有一套機制可以把這個細胞殺死(細胞凋亡)。

細胞內掌管這個生殺大權的蛋白叫TP53，這家伙也是癌癥研究的明星蛋白之一。因為TP53可以減少壞細胞的增殖，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，正常細胞想造反，有這么個蛋白在是麻煩的。因此，很多癌癥細胞都有TP53的突變(如至少四分之一的乳腺癌患者)，也就是把這個礙事的家伙給廢了。這個例子告訴了我們突變能給予細胞的很重要的裝備之一——逃離生長抑制。

突變除了能讓細胞不受生長抑制之外，還能給予細胞很多其他的能力。如正常細胞的增殖是受到了嚴格的調控的。這有點像我們國家的“計劃生育”政策，不是你想生幾個都是允許的，要想多生是需要“準生證”一類的東西的。

細胞也是如此，要想多增殖是需要相關的信號的。而突變可以讓細胞在沒有或只有偽造的“準生證”的情況下大量繁殖。這是突變給予細胞的另一樣重磅武器——不依賴生長增殖信號。

除此之外，突變還可以讓癌癥大軍獲得永生、入侵和轉移、血管生成等能力，這里就不一一贅述了。總而言之，突變給予了正常細胞巨大的生存優(yōu)勢，并較終發(fā)展成癌癥。

目前，各個醫(yī)學機構與公司利用人工智能的方式不盡相同，想要達成的目的也不一樣。

日本想要開發(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建立數(shù)據(jù)庫，并與醫(yī)學論文等的研究成果相對照，將人工智能運用在診斷以及治療中。

從這個模式中可以看出，該系統(tǒng)會嚴重受到醫(yī)學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以及哈佛大學發(fā)起的癌癥基因組計劃，主要是通過對數(shù)千個抗藥腫瘤進行研究，并利用“沃森”強大的計算和機器學習能力幫助理解癌癥如何對藥物產(chǎn)生耐藥性。

也可以看出他們的重心是在通過人工智能來識別癌癥的耐藥性，從而讓藥物更加有效，對于治療癌癥來說，將會是一個非常大的突破，但真正從根本上攻克很難。

Nvidia牽頭發(fā)起的“癌癥分布式學習環(huán)境”，目的是通過開發(fā)和改進該人工智能框架，來解決癌癥治療的三大問題：

通過提升科學家們對DNA和RNA中基因簽名的理解，來幫助預測哪一種治療方法會對患者產(chǎn)生作用；加速蛋白質交互作用的模擬過程(該過程在早期癌癥的形成中扮演了重要的角色)；整理數(shù)以百萬計的癌癥患者資料，從而構建一個綜合性的監(jiān)測癌癥疾病轉移和復發(fā)的數(shù)據(jù)庫。

Nvidia的系統(tǒng)，同樣是基于當前醫(yī)學對癌癥的研究來推動個性化治療。對攻克癌癥上的幫助也只是加快科學家的研究進度而已。

從這幾方將AI運用到癌癥治療中的具體做法來看，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受到醫(yī)學對癌癥研究的限制。換句話說，人工智能的作用僅限于加快攻克癌癥的速度，真正的進展還是要基于生物學和醫(yī)學——從對基因、細胞入手才能完成。

讓人驚艷的是，微軟此前在英國劍橋成立了生物運算部門，召集了150名世界權威的生物學家、程序員以及工程師，想要利用人工智能作為武器對癌癥發(fā)起進攻。

他們的基本思路是：利用開拓性的計算機科學技能破解患病細胞代碼，對患病細胞進行重新編程，讓其重回健康狀態(tài)。

就像通過編程可以解決電腦病毒問題，微軟認為通過對人體系統(tǒng)編程能夠消滅癌癥。微軟表明，將在未來的10年內攻克癌癥問題，人類將進入真正的“無癌時代”。

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

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

簡單點來理解，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)來完成。在上述將幾方的項目中，運用到的數(shù)據(jù)量，能否支撐起找到確切的參數(shù)，將是一個非常大的考驗。具體需要多少尚且無從考證，但可以確定的是，僅僅成千上萬個案例，是遠遠不夠的。

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