雪莉·佩克（Shirley Pepke）是加州理工學(xué)院的一名計(jì)算生物學(xué)家。和大部分科研人員一樣，發(fā)表學(xué)術(shù)論文對(duì)雪莉來說是家常便飯。但她即將在2017年發(fā)表的一篇論文，卻顯得有些特別。

這項(xiàng)關(guān)于卵巢癌治療的發(fā)現(xiàn)，首個(gè)應(yīng)用對(duì)象正是她本人。

突如其來的晚期卵巢癌

雪莉是一名半路出家的生物學(xué)家。擁有物理博士學(xué)位的她原本是一名軟件工程師，并曾協(xié)助NASA開發(fā)了一款用于火箭發(fā)射的人工智能程序。隨后，她將自己在算法開發(fā)上的專長(zhǎng)應(yīng)用到了生物學(xué)領(lǐng)域，以分析和處理高通量的基因組數(shù)據(jù)。

2013年，雪莉的身體出現(xiàn)了一些不適，檢查的結(jié)果也證實(shí)了她的擔(dān)心——骨盆的超聲掃描顯示，她患有晚期卵巢癌，腫瘤已經(jīng)擴(kuò)散到了她的整個(gè)腹腔。醫(yī)生告訴雪莉，她活滿5年的概率不到40%。

聽說這個(gè)消息后，雪莉立刻決定要用計(jì)算生物學(xué)的方法研究自己的腫瘤。她想要利用大數(shù)據(jù)的力量，找到為何不同人對(duì)癌癥的反應(yīng)有所不同。從這些數(shù)據(jù)中，她希望能找到治療自己癌癥的方法。

▲計(jì)算生物學(xué)也許能帶來新的治療線索（圖片來源：H-ITS.org）

“留給我的時(shí)間不多了。我的女兒才2歲半，我要盡可能延長(zhǎng)我的生命，而不是被動(dòng)地祈禱一切會(huì)變好，”雪莉說：“我非常擅長(zhǎng)用計(jì)算的方法研究復(fù)雜系統(tǒng)，研究癌癥對(duì)我來說最自然不過了。”

在得知雪莉的病情后，同事們也及時(shí)向她伸出了援手。一些同事幫她聯(lián)系了加州地區(qū)的科研人員，并協(xié)助雪莉?qū)δ[瘤進(jìn)行了測(cè)序。這些基因測(cè)序的結(jié)果能確定雪莉腫瘤中特有的基因突變，并有望尋找到潛在的靶向治療方法。然而結(jié)果讓雪莉失望了——基因測(cè)序找到的突變并沒有多少治療上的指導(dǎo)意義。

另一些同事則為她提供了大量基因表達(dá)的數(shù)據(jù)，期望能找到一些基因組沒有提供的信息。“基因表達(dá)的數(shù)據(jù)能告訴我從DNA到蛋白所需的時(shí)間，有多少蛋白會(huì)被合成，以及基因上有沒有表觀遺傳的修飾，”雪莉說：“這也許會(huì)影響到腫瘤對(duì)療法的響應(yīng)。”

然而基因表達(dá)的數(shù)據(jù)庫太復(fù)雜了。即便是雪莉這樣的數(shù)據(jù)專家，對(duì)此也感到難以下手。一條自我拯救的道路，似乎走到了盡頭。

當(dāng)人工智能遇上免疫療法

“你認(rèn)識(shí)格雷格·維爾斯特格（Greg Ver Steeg）嗎？他也許能幫你。”雪莉的一名朋友建議道。格雷格是南加州大學(xué)的一名教授。在攻讀博士學(xué)位期間，他的主業(yè)是分析黑洞；而在南加州大學(xué)，他利用數(shù)學(xué)工具來評(píng)估社交網(wǎng)絡(luò)的影響力。這兩個(gè)看似毫不相關(guān)的領(lǐng)域有著一個(gè)共同點(diǎn)——它們都需要分析復(fù)雜的數(shù)據(jù)，而這些經(jīng)驗(yàn)也許能幫到雪莉。

▲關(guān)鍵時(shí)刻，格雷格向雪莉伸出了援手（圖片來源：USC）

聽說雪莉的故事后，格雷格毫不猶豫就答應(yīng)提供幫助。“這比我之前所做一切工作都要緊急。”格雷格說。

幸運(yùn)的是，格雷格正在開發(fā)的機(jī)器學(xué)習(xí)方法能從大量數(shù)據(jù)中尋找到隱藏的線索——“如果你看到很多事物都相互有著關(guān)聯(lián)，那么這背后一定有著什么你沒看到的關(guān)鍵因素，”格雷格說：“在生物學(xué)領(lǐng)域，這樣的隱藏因素有很多。例如，基因表達(dá)就能告訴我們疾病如何發(fā)生進(jìn)展，以及哪種療法會(huì)起效。”

在等待分析結(jié)果的同時(shí)，雪莉接受了多次化療。她的醫(yī)生用“腫瘤指數(shù)”來評(píng)估她的治療情況——正常人的腫瘤指數(shù)小于35，而雪莉的數(shù)據(jù)要超過15,000?；熀?，雪莉的腫瘤指數(shù)最初出現(xiàn)了一定的下降，但馬上，這個(gè)數(shù)字又重新開始上漲。后來，化療對(duì)她已經(jīng)不起作用了。“大多數(shù)醫(yī)生都覺得我就要死了，”雪莉說：“我當(dāng)時(shí)非常沮喪，也失去了勇氣。在我看來，他們給我的任何治療都已經(jīng)不管用了。”

但在一年后，原本看起來雜亂無章的數(shù)據(jù)在人工智能的解析下，突然變得有意義起來。“它找出了其他算法無法找到的信息，這既優(yōu)美，又富有信息量。”雪莉說。

人工智能顯示，雪莉的免疫系統(tǒng)存在一定問題，這讓腫瘤在體內(nèi)肆無忌憚地生長(zhǎng)。

得知這個(gè)結(jié)果后，雪莉立刻與她的醫(yī)生進(jìn)行了一次長(zhǎng)談，并將治療方案從常規(guī)的化療，改為了一項(xiàng)還處于臨床試驗(yàn)階段的免疫療法。“我知道我的免疫系統(tǒng)需要迅速采取行動(dòng)。如果我不這樣做，我很快就會(huì)死。”雪莉說。

▲一項(xiàng)還處于臨床階段的免疫療法，讓雪莉重回健康（圖片來源：Cancer Research Institute）

保險(xiǎn)起見，在接受了免疫療法的治療后，雪莉又接受了一輪手術(shù)與化療。兩個(gè)月后，她迎來了復(fù)診。等待核磁共振掃描結(jié)果的過程是漫長(zhǎng)的。在不安中，雪莉等到了掃描的結(jié)果。

腫瘤消失了。

后記

如今，一年多的時(shí)間過去了，雪莉依然沒有任何復(fù)發(fā)的跡象?？雌饋?，格雷格開發(fā)的算法讓雪莉找到了正確的治療方法。

“得到這些腫瘤的信息對(duì)我來說非常關(guān)鍵，”雪莉說：“我希望它也能造福其他女性。”目前，雪莉與格雷格的論文已經(jīng)遞交，并有望在近期問世。我們期待在未來，癌癥患者不需要有專業(yè)的科學(xué)知識(shí)，就能從精準(zhǔn)醫(yī)學(xué)與量身定制的療法中受益，找到最合適的療法。

參考資料

[1] How a researcher used big data to beat her own ovarian cancer

[2] Biologist recruits USC researcher to study cancer — her own

來源：藥明康德（微信號(hào) WuXiAppTecChina）