颠覆传统医疗科研：借助人工智能研发抗癌药物

Narain 走进一个满是冷藏柜的房间，其中存储了超过 60，000 个来自医学院病人的细胞样本。这里面的样本都被存储在 Eppendorf 管中。它们上面都标注着：帕金森氏并阿尔茨海默氏并糖尿并癌症、狼疮、炎症。"我们有细胞样本，也有细胞的分泌物。"Narain 说，"有很多我们可以提取的信息。基因组是人体的模板，但基因产生 RNA，这又进而产生蛋白质和代谢物和脂质。那就是我们的原料。"

　　Berg正与美国国防部合作计划在 2017 年为前列腺癌推出一种诊断测试方法，公司可以使用该机构员工的成千上万个组织样本。"前列腺癌是军方面临的最大问题之一，他们想让我们拿出一种比现有的不是很好的前列腺特异性抗原（PSA）方法更好的诊断测试方法。"Narain 说，"我们发现了四种不仅比 PSA 更有预测性的生物标志物，而且它们可以分出更积极的形式让我们了解病人是否可能需要手术。过去没有标志物能做到这一点。"另外，Berg 还与哈佛医学院在 Project Survival 上有合作，要发现第一种胰腺癌的生物标志物，直到癌症晚期，这种病通常很难被检测到。当然，我们对 Berg 的方法一无所知——Narain 称之为"疑问生物学（Interrogative Biology）"——那是专属于癌症的。Berg 还正在研究来自帕金森氏病（自 2013 年开始）和阿尔茨海默氏病（自 2014 年开始）患者的组织。

　　Berg 正在使用同样的数据驱动方法进行其 BPM 31510 的临床试验。它收集患者在药物输注的每个周期中的尿液、血清和血浆，这种事情以 60 天的周期有规律地进行。这些样本随后又交由 12 台机器质谱仪进行分析：其中 5 台用于蛋白质组学（proteomics）、5 台用于新陈代谢（metabolism）、2 台用于脂类组学（lipidomics）。（他们的基因在纽约的西奈山医院进行测序。）"我能告诉你你十天前吃了什么晚餐因为它仍在你的脂质里。"Berg 系统医学 （System Medicine）部门副负责人 Michael Kiebish 说，"你捡起一个东西你就会说『好吧，这是什么？』我们正在捡起一些从未被探测到过的东西。这是真正的处女地。我们将找到一些从没有人将其和疾病联系起来的东西，因为我们是在第一次测量它。健康数据中还存在着一个广阔而开放的领域，而目前，大部分人都还专注于基因组学。我们就要超越它了。"

　　Berg 的科学家正在培养癌细胞以确保它们保持生长

　　Berg 高级分析部门副主任 Leonardo Rodrigues 同意这个说法。"基因组学是很重要，但它带给我们的是我们体内所发生的事情的静态画面，"他说，"这就像在试图通过看餐厅所使用的食谱来决定餐厅的好坏。基因组学之外还发生着很多事。我们可以捕捉这些因果事件以得到事情发生的动态画面。那将带来更好的药物和生物标志物。"每一次该团队从患者身上收集样本时，他们都会使用 CAT 和 PET 扫描测量肿瘤。他们还会测量患者血浆中的药物浓度并持续跟踪他们的饮食和睡眠方式。Narain 说："很可能我们是第一次尝试做这种事并被FDA批准的。"

　　目前的试验有 100 多位来自纽约康奈尔威尔医学中心、得克萨斯大学 MD 安德森癌症中心和帕洛阿尔托医学基金会的参与者参与。尽管还处于初始阶段，但早期的结果令人振奋，这表明该药物在治疗病重患者的高代谢实体瘤上是有效的而且副作用也最小。"我们看到了肿瘤的减小而且我们看到病人感觉精力充沛，身体好了很多。"Narain 说，"我们甚至还在试验的第一阶段就看到了肿瘤消失，这对这类病人而言是很罕见的。"

　　Narain 清楚记得有这样一个特殊案例。那位病人是一位患有膀胱癌的男性军医。之前他的医生是康奈尔大学首屈一指的胃肠专家之一，但该病人拒绝了所有治疗方法。

　　我在我的笔记本中写道："1B 阶段试验中病人体内没有肿瘤活动迹象的第一个证据。"Narain 说，"实体瘤完全消失了。令人惊叹。它为我们验证了一切。那一天，我感到很自豪。"