编译：龙君
据英国《泰晤士报》网站10月27日报道，科学家们说，用人工智能（AI）分析复制肿瘤的“类器官”，可能有助于预测癌症复发状况以及确定最有效的治疗方法。
近年来，治疗肺癌的方法有所改善，但医生仍然无法预测患者手术后的情况。
在“癌症晚期但可手术”的患者中，约一半的人会在几年内复发。伦敦大学国王学院教授托尼·恩格说：“他们出院后，每6个月来诊所一次。我们给他们做CT扫描，仅此而已。”恩格也是制药企业葛兰素史克公司肿瘤转化研究的负责人。
“如果他们的癌症复发，我们真没有什么办法。我们会说：‘这个患者以前用过X药物，所以现在让我们试试用Y药物。’”
恩格及其团队正在实验室率先开发一种新方法。在首次开展的此类试验中，他们培育了数以百万计的微型活体肿瘤复制品。这些肿瘤来自数十名接受过非小细胞肺癌手术的患者。非小细胞肺癌是最常见的肺癌形式。
通过研究这些实验室培养的“类器官”肿瘤，研究团队希望能够获得准确预测哪些患者会复发的能力，以及预测当他们的癌症复发时哪种组合疗法最有效。
在葛兰素史克公司位于英国斯蒂夫尼奇的研究中心，恩格的一位同事向《泰晤士报》记者展示了一个培养皿。其内有30个小斑点，每个斑点的大小和形状都和小扁豆差不多。每个斑点都含有成千上万的“类器官”，这些“类器官”由从手术切除肿瘤中采集的干细胞发育而来。
重要的是，每个“类器官”都共享每名患者癌瘤中独特的基因突变集合。恩格说：“这是我们将‘类器官’与在初次手术后发生转移（癌症扩散）的癌症患者配对的首次试验。”
从某种意义上说，“类器官”可以代替患者。虽然一个人通常一次只能参加一场药物试验，但源自他们的“类器官”可以用于测试许多不同的治疗方法。
但是，制造“类器官”既困难又昂贵，所以最终目标是研究那些在斯蒂夫尼奇培养出来的“类器官”，以揭示许多癌症患者共有的隐藏特征，并预测他们对不同疗法的反应。
“类器官”细胞的脱氧核糖核酸（DNA）将被测序。研究人员将收集“转录物组学”数据。这些数据着眼于一种被称为核糖核酸（RNA）的遗传物质，并让研究人员了解单个基因的活性水平。
他们将分析所谓的蛋白质组，即癌细胞赖以生存的一系列蛋白质。他们还将追踪免疫细胞和成纤维细胞在遇到“类器官”时的行为，并利用高分辨率成像技术揭示它们是如何相互作用的。免疫细胞和成纤维细胞通常帮助人体防御和自我修复，但可能被恶性肿瘤转化为“促肿瘤”细胞。
这些数据将被组合在一起，用于创建每个患者疾病的计算机副本，即“数字双胞胎”。
信息将多到人类无法理解。科学家们将依靠被称为机器学习的人工智能技术来识别模式。
科学家希望人工智能能锁定可预测药物效果的少数“生物标志物”——蛋白质、DNA和RNA的组合。随后就有可能开发出在患者身上寻找相同特征的血液检测手段。这样一来，即使不为他们培育“类器官”，也能选出最佳治疗方法。
精彩内容回顾
