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腾讯登录癌症领域颠覆性技术产品TOP10
| 导读 | AI、IBM Watson、纳米机器人、基因编辑等技术将可能革新我们对抗癌症的方式。 |
目前，科学家们正在利用新技术努力研发更好的癌症诊断和治疗手段。AI、IBM Watson、纳米机器人、基因编辑等技术都有可能革新我们对抗癌症的方式。以下10个项目展示了技术将为癌症的治疗提供哪些新的可能。
1、微软：Project Hanover
本周，微软推出了一项名为Project Hanover的项目，旨在利用机器学习和自然语言处理，协助医生在每年发表的海量医学文献中筛选有价值的信息，为每个病人提供最有效的个体化治疗。
该系统可以自动搜索所有文献，从中寻找与病人最相关的信息。最终团队可以借助Microsoft Azure云计算工具，帮助医生设计最适合病人的治疗方案。此外，微软还与俄勒冈健康科学大学的Knight癌症研究所合作，共同研发一种机器学习工具，有助于实现粒细胞白血病（一种复杂的、致死率高的癌症）的个体化治疗。
2、NASA：利用航天技术寻找癌症标志物
NASA研发的一种机器学习算法可用于分析不同星系的相似之处。如今，NASA希望利用这种算法来分析组织样本，寻找癌症征象。本月初，NASA的喷气推进实验室（Jet Propulsion Laboratory）与国家癌症研究所（National Cancer Institute）再次联手，将肿瘤生物标志物相关的研究整合成一个网络，便于搜索。这项合作将延续至2021年。这样，医生可以根据病人的人口统计学特征，将该患者的CT片子与相应档案库里类似的图像进行比对，寻找癌症的早期征兆，有利于癌症患者的早期诊断和危险人群的早期识别。
NASA研发的一种机器学习算法可用于分析不同星系的相似之处。如今，NASA希望利用这种算法来分析组织样本，寻找癌症征象。本月初，NASA的喷气推进实验室（Jet Propulsion Laboratory）与美国国家癌症研究所（National Cancer Institute）再次联手，将肿瘤生物标志物相关的研究整合成一个网络，便于搜索。这项合作将延续至2021年。这样，医生可以根据病人的人口统计学特征，将该患者的CT片子与相应档案库里类似的图像进行比对，寻找癌症的早期征兆，有利于癌症患者的早期诊断和危险人群的早期识别。
很多研究机构（包括达特茅斯盖瑟医学院、哈佛医学院麻省总医院等）也加入了这个项目。这个项目类似于NASA的行星科学数据系统（Planetary Data System），所有人都可以共享信息。
3、谷歌：DeepMind
今年8月，谷歌旗下的智能医疗部门DeepMind Health与伦敦大学学院附属医院合作（University College London Hospital, UCLH），改进头颈部肿瘤放疗的影像技术。
以往，这些CT和MRI扫描过程十分复杂。医生通常需要4个小时才能获得关于需要接受放疗的部位和需要避开的健康组织的细节信息。而DeepMind可以利用机器学习自动识别癌变组织和健康组织，只需一小时就能获取准确的信息。这样，医生们可以有更多的时间用于患者照护、教育和研究等。
4、IBM Watson
IBM Watson也是利用机器学习技术，帮助肿瘤科医生分析多项研究，设计治疗方案。自2014年起，纽约著名癌症中心Memorial Sloan Kettering Cancer Center的临床医生和分析人员与IBM公司合作，训练Watson，使之能够解读癌症病人临床信息，并基于循证设计个体化治疗方案。具体来说，Watson需要读懂临床医生的病历记录、实验室结果、最新的临床研究等。
据称，任何地方的肿瘤科医生都可以使用Watson，在更短的时间内制定个体化治疗方案。此外，Watson可以协助医生更好地对病人和临床试验进行匹配。目前，在印度和泰国，医院的平板电脑均已安装了Watson系统。
5、CRISPR：使癌症突变失活
本月初，国家癌症研究所杂志刊登的一项研究显示，科学家们利用CRISPR技术，可以识别癌症突变并使之失活。CRISPR，全称为clustered regularly interspaced short palindromic repeats，即规律成簇间隔短回文重复，是自然界一种精确的基因编辑工具。
目前存在500,000多种癌症突变。来自National Center for Tumor Disease Dresden、German Consortium for Translational Cancer Research和Medical Faculty of the TU Dresden三家机构的科学家们发现，CRISPR可以靶向编辑超过80%的癌症突变，同时不会损伤健康的细胞。
此外，这项技术可以识别引起肿瘤生长的特定突变，提高癌症诊断的精度，从而提供相应的个体化治疗方案。
6. AI：解读乳腺钼靶结果
来自 Houston Methodist Cancer Center的科学家们研发了一种用于解读乳腺钼靶结果的AI软件。其解读速度比人快30倍，同时达到99%的准确度。上个月在Cancer杂志上发表的一项研究，详细阐述了这个软件是如何快速准确地将病人资料转化成诊断信息的。
美国癌症协会（American Cancer Society）的数据显示，美国每年乳腺钼靶检查量高达1210万左右，其中50%为假阳性。每年有160万人接受了乳腺活检，其中20%是没有必要的。
AI软件的出现，不仅可以节约诊断的时间成本，而且可以协助医生更准确地评估患者的癌症风险以及是否需要做进一步的检查。
7、纳米机器人：攻击癌症细胞
来自Polytechnique Montréal、Universite de Montreal和 McGill University的科学家们研发了一种纳米机器人，可以沿着患者的血流抵达目标组织，释放所携带的药物，杀死癌症细胞。这项发表在Nature Nanotechnology的研究以小鼠为实验对象，注射纳米机器人试剂后，可以有效对抗结直肠癌。
Polytechnique Montréal纳米机器人实验室主任Sylvain Martel分析道：”既往的化疗对全身都有毒害作用，而现在利用这些纳米机器人，可以将药物靶向输送到目标组织，既达到治疗目的，又可消除副作用。”
8、MRI：实时调节放疗剂量
近期，中国和日本政府批准ViewRay公司的MRIdian System上市。该产品利用MRI、钴辐射、智能软件自动化，获取高质量的放疗前影像。更为重要的是，临床医生可以借助这一机器，在放疗过程中，实时观察软组织，调节辐射剂量，这样可以将放疗范围锁定在肿瘤组织，避免损伤其他敏感的内脏。
和其他类似的系统不同，MRIdian System并不会增加患者的离子辐射暴露量。此外，它是目前市场上唯一可以同时获取图像和治疗病人的产品。
9、基因编辑：免疫细胞工程
来自伦敦学院大学癌症研究所的科学家们利用基因工程技术改造免疫细胞，增强其杀伤癌症组织的能力。今年4月，发表在Cancer Research的一项研究利用基因编辑技术改变小鼠免疫细胞的DNA序列，使之更好地抵抗癌症细胞的抑制作用。
癌症患者通常使用检查点抑制剂，对抗癌症细胞对免疫细胞的抑制作用。但这些药物会影响病人所有的免疫细胞，产生一系列的副作用。如果这项研究能在病人身上取得成功，可能成为利用病人自身的免疫系统对抗癌症的新方法。
10、CIVO：检测药物效果
2015年，来自Fred Hutchinson Cancer Research Center和Presage Biosciences的科学家们研发出一种产品，可以向肿瘤组织中注射多种药物，检测每种药物的效力，以判断哪种药物治疗最有效。
1、微软：Project Hanover
本周，微软推出了一项名为Project Hanover的项目，旨在利用机器学习和自然语言处理，协助医生在每年发表的海量医学文献中筛选有价值的信息，为每个病人提供最有效的个体化治疗。
该系统可以自动搜索所有文献，从中寻找与病人最相关的信息。最终团队可以借助Microsoft Azure云计算工具，帮助医生设计最适合病人的治疗方案。此外，微软还与俄勒冈健康科学大学的Knight癌症研究所合作，共同研发一种机器学习工具，有助于实现粒细胞白血病（一种复杂的、致死率高的癌症）的个体化治疗。
2、NASA：利用航天技术寻找癌症标志物
NASA研发的一种机器学习算法可用于分析不同星系的相似之处。如今，NASA希望利用这种算法来分析组织样本，寻找癌症征象。本月初，NASA的喷气推进实验室（Jet Propulsion Laboratory）与国家癌症研究所（National Cancer Institute）再次联手，将肿瘤生物标志物相关的研究整合成一个网络，便于搜索。这项合作将延续至2021年。这样，医生可以根据病人的人口统计学特征，将该患者的CT片子与相应档案库里类似的图像进行比对，寻找癌症的早期征兆，有利于癌症患者的早期诊断和危险人群的早期识别。
NASA研发的一种机器学习算法可用于分析不同星系的相似之处。如今，NASA希望利用这种算法来分析组织样本，寻找癌症征象。本月初，NASA的喷气推进实验室（Jet Propulsion Laboratory）与美国国家癌症研究所（National Cancer Institute）再次联手，将肿瘤生物标志物相关的研究整合成一个网络，便于搜索。这项合作将延续至2021年。这样，医生可以根据病人的人口统计学特征，将该患者的CT片子与相应档案库里类似的图像进行比对，寻找癌症的早期征兆，有利于癌症患者的早期诊断和危险人群的早期识别。
很多研究机构（包括达特茅斯盖瑟医学院、哈佛医学院麻省总医院等）也加入了这个项目。这个项目类似于NASA的行星科学数据系统（Planetary Data System），所有人都可以共享信息。
3、谷歌：DeepMind
今年8月，谷歌旗下的智能医疗部门DeepMind Health与伦敦大学学院附属医院合作（University College London Hospital, UCLH），改进头颈部肿瘤放疗的影像技术。
以往，这些CT和MRI扫描过程十分复杂。医生通常需要4个小时才能获得关于需要接受放疗的部位和需要避开的健康组织的细节信息。而DeepMind可以利用机器学习自动识别癌变组织和健康组织，只需一小时就能获取准确的信息。这样，医生们可以有更多的时间用于患者照护、教育和研究等。
4、IBM Watson
IBM Watson也是利用机器学习技术，帮助肿瘤科医生分析多项研究，设计治疗方案。自2014年起，纽约著名癌症中心Memorial Sloan Kettering Cancer Center的临床医生和分析人员与IBM公司合作，训练Watson，使之能够解读癌症病人临床信息，并基于循证设计个体化治疗方案。具体来说，Watson需要读懂临床医生的病历记录、实验室结果、最新的临床研究等。
据称，任何地方的肿瘤科医生都可以使用Watson，在更短的时间内制定个体化治疗方案。此外，Watson可以协助医生更好地对病人和临床试验进行匹配。目前，在印度和泰国，医院的平板电脑均已安装了Watson系统。
5、CRISPR：使癌症突变失活
本月初，国家癌症研究所杂志刊登的一项研究显示，科学家们利用CRISPR技术，可以识别癌症突变并使之失活。CRISPR，全称为clustered regularly interspaced short palindromic repeats，即规律成簇间隔短回文重复，是自然界一种精确的基因编辑工具。
目前存在500,000多种癌症突变。来自National Center for Tumor Disease Dresden、German Consortium for Translational Cancer Research和Medical Faculty of the TU Dresden三家机构的科学家们发现，CRISPR可以靶向编辑超过80%的癌症突变，同时不会损伤健康的细胞。
此外，这项技术可以识别引起肿瘤生长的特定突变，提高癌症诊断的精度，从而提供相应的个体化治疗方案。
6. AI：解读乳腺钼靶结果
来自 Houston Methodist Cancer Center的科学家们研发了一种用于解读乳腺钼靶结果的AI软件。其解读速度比人快30倍，同时达到99%的准确度。上个月在Cancer杂志上发表的一项研究，详细阐述了这个软件是如何快速准确地将病人资料转化成诊断信息的。
美国癌症协会（American Cancer Society）的数据显示，美国每年乳腺钼靶检查量高达1210万左右，其中50%为假阳性。每年有160万人接受了乳腺活检，其中20%是没有必要的。
AI软件的出现，不仅可以节约诊断的时间成本，而且可以协助医生更准确地评估患者的癌症风险以及是否需要做进一步的检查。
7、纳米机器人：攻击癌症细胞
来自Polytechnique Montréal、Universite de Montreal和 McGill University的科学家们研发了一种纳米机器人，可以沿着患者的血流抵达目标组织，释放所携带的药物，杀死癌症细胞。这项发表在Nature Nanotechnology的研究以小鼠为实验对象，注射纳米机器人试剂后，可以有效对抗结直肠癌。
Polytechnique Montréal纳米机器人实验室主任Sylvain Martel分析道：”既往的化疗对全身都有毒害作用，而现在利用这些纳米机器人，可以将药物靶向输送到目标组织，既达到治疗目的，又可消除副作用。”
8、MRI：实时调节放疗剂量
近期，中国和日本政府批准ViewRay公司的MRIdian System上市。该产品利用MRI、钴辐射、智能软件自动化，获取高质量的放疗前影像。更为重要的是，临床医生可以借助这一机器，在放疗过程中，实时观察软组织，调节辐射剂量，这样可以将放疗范围锁定在肿瘤组织，避免损伤其他敏感的内脏。
和其他类似的系统不同，MRIdian System并不会增加患者的离子辐射暴露量。此外，它是目前市场上唯一可以同时获取图像和治疗病人的产品。
9、基因编辑：免疫细胞工程
来自伦敦学院大学癌症研究所的科学家们利用基因工程技术改造免疫细胞，增强其杀伤癌症组织的能力。今年4月，发表在Cancer Research的一项研究利用基因编辑技术改变小鼠免疫细胞的DNA序列，使之更好地抵抗癌症细胞的抑制作用。
癌症患者通常使用检查点抑制剂，对抗癌症细胞对免疫细胞的抑制作用。但这些药物会影响病人所有的免疫细胞，产生一系列的副作用。如果这项研究能在病人身上取得成功，可能成为利用病人自身的免疫系统对抗癌症的新方法。
10、CIVO：检测药物效果
2015年，来自Fred Hutchinson Cancer Research Center和Presage Biosciences的科学家们研发出一种产品，可以向肿瘤组织中注射多种药物，检测每种药物的效力，以判断哪种药物治疗最有效。
这款名为CIVO的产品，配有8支针头，插入靠近患者皮肤的肿瘤组织后，移除针头，释放不同的药物。几天后，医生取出一小片肿瘤样本，观察每种药物的作用，是杀死肿瘤细胞，减缓肿瘤细胞的生长，还是没有任何效果。CIVO已在小鼠、狗和淋巴瘤病人中展开试验，目前并未报道任何副作用。
（转化医学网360zhyx.com）
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