癌癥是全球第二大死亡原因， 2018年估計有1,810萬(wàn)新病例以及960萬(wàn)人死于癌癥。學(xué)術(shù)界和工業(yè)界也不斷致力于尋找更有效的抗癌藥物。IBM位于蘇黎世的研究團隊正在構建一些人工智能機器學(xué)習的方法，加速人們對復雜疾病的主要驅動(dòng)因素、分子機制以及腫瘤組成的差異等幾方面的理解。
為了推動(dòng)新療法的研究進(jìn)展，幫助人類(lèi)更快地攻克癌癥。IBM在不久前開(kāi)源了3個(gè)治療癌癥的人工智能項目。同時(shí)IBM也在第18屆歐洲計算生物學(xué)大會(huì )(ECCB)和第27屆分子生物學(xué)智能系統大會(huì )(ISMB)上，對這三種旨在加速癌癥研究的機器學(xué)習解決方案做了發(fā)布。下面是對這些方案的簡(jiǎn)要討論。
1. 關(guān)于深度學(xué)習預測和解釋藥物功效的 PaccMann
研發(fā)任何一種抗癌藥物都需要投入數億美元，若提高藥物研發(fā)的效率則可以一定程度降低研發(fā)的成本。PaccMann 算法可以自動(dòng)分析化合物，并預測哪些化合物最有可能對抗癌癥菌株。
算法基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )來(lái)預測抗癌化合物敏感性，這是一種多模態(tài)深度學(xué)習解決方案，使不同來(lái)源的數據能幫助預測病變組織中的細胞對給定藥物的反應。同時(shí)AI在執行預測時(shí)，還能標出哪些特定基因和化合物分子結構最受科學(xué)家關(guān)注。經(jīng)過(guò)多次實(shí)驗表明，與現有的化合物篩選預測算法相比，PaccMann 更為智能。該領(lǐng)域的研究人員則可以使用 PaccMann 的這些信息作為指導，幫助他們改進(jìn)或重新利用現有藥物，開(kāi)發(fā)新藥物。
2. 能從科學(xué)論文中自動(dòng)提取知識的 INtERAcT
INtERAcT 采用無(wú)監督學(xué)習（unsupervised learning）的方式，能從科學(xué)論文中提取蛋白質(zhì)與蛋白質(zhì)相互作用的信息。特別值得關(guān)注的是，它可以從與癌癥有關(guān)的、有價(jià)值的科學(xué)文獻中自動(dòng)提取數據。
通常，一些生物醫藥領(lǐng)域研究成果、論文都會(huì )被刊登在權威雜志上，這些雜志期刊是科學(xué)家們閱讀科學(xué)成果的唯一途徑。最近，有一篇論文數據表明，僅在癌癥研究領(lǐng)域，平均每年就有大約1.7萬(wàn)篇科學(xué)論文發(fā)表，而且論文數量還在呈指數級增長(cháng)。面對如此大量的論文數量，從事癌癥領(lǐng)域相關(guān)研究的科學(xué)家們無(wú)法對其進(jìn)行一一閱讀，INtERAcT系統的誕生則旨在通過(guò)AI技術(shù)從海量論文中，幫助科學(xué)家快速提取有效信息，在學(xué)術(shù)方面減輕他們的負擔。
INtERAcT 利用詞嵌入的概念處理大量科學(xué)論文的文本，并定義了一個(gè)新的度量標準來(lái)量化蛋白質(zhì)之間的相互作用。對于從事生物醫學(xué)領(lǐng)域相關(guān)工作的人們來(lái)說(shuō)，全面了解蛋白質(zhì)相互作用是基礎，同時(shí)變異的蛋白質(zhì)也被認為是導致細胞癌變的一個(gè)潛在因素。所以一旦 INtERAcT 能自主提取與蛋白質(zhì)相互作用有關(guān)的詳細數據，科學(xué)家們就能在短時(shí)間內獲取到有用信息，并且進(jìn)一步了解關(guān)于癌癥的疾病機制。
3. 利用分子數據進(jìn)行病情預測的算法 PIMKL
PIMKL，使用多核學(xué)習（multi-kernel learning），利用目前在分子相互作用方面已知的數據集，來(lái)預測患癌者的病情發(fā)展和患者的潛在復發(fā)情況?；趶牟±斫M織中獲得的分子生物信息不僅能預測疾病進(jìn)展，還能相應地對患者進(jìn)行分類(lèi)，從而使醫生能為不同病患提供更具針對性的、個(gè)性化的治療方案。
為了證明該算法的有效性，IBM研究團隊進(jìn)行了一次實(shí)驗，他們使用PIMKL預測了乳腺癌患者在術(shù)后5年是否會(huì )再次復發(fā)疾病。此外，為了實(shí)驗數據的可靠性，研究團隊將PIMKL算法能力與現有的、應用于乳腺癌預測的另外14種AI算法進(jìn)行多次比較。經(jīng)實(shí)驗結果表明，PIMKL表現優(yōu)于同類(lèi)算法。
這三種算法展現了機器學(xué)習對癌癥等復雜疾病以及生物醫學(xué)研究的推動(dòng)作用。對于這些癌癥的解決方案，IBM表示，他們會(huì )不斷對其進(jìn)行優(yōu)化改進(jìn)。此次，IBM開(kāi)源這三個(gè)人工智能在癌癥領(lǐng)域的研究項目，是希望能限度地發(fā)揮AI在生物醫學(xué)界的積極影響。
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