人工智能篩出關(guān)鍵蛋白 可鑒別甲狀腺結(jié)節(jié)的良與惡
將蛋白質(zhì)組大數(shù)據(jù)與人工智能相結(jié)合,致力于開(kāi)發(fā)基于蛋白質(zhì)組和其他分子組學(xué)的輔助臨床診斷新方法,以期實(shí)現(xiàn)腫瘤等人類重大疾病的精準(zhǔn)輔助診斷……由西湖大學(xué)郭天南實(shí)驗(yàn)室提供核心技術(shù),近日,西湖歐米(杭州)生物科技有限公司獲得數(shù)千萬(wàn)元種子輪融資。
據(jù)了解,西湖歐米有望實(shí)現(xiàn)臨床轉(zhuǎn)化的首個(gè)項(xiàng)目,是基于蛋白質(zhì)標(biāo)志物的甲狀腺結(jié)節(jié)的良惡性診斷。
西湖大學(xué)生命科學(xué)學(xué)院特聘研究員郭天南介紹道,蛋白質(zhì)組學(xué)是繼基因組學(xué)、轉(zhuǎn)錄組學(xué)后人類對(duì)生命活動(dòng)奧秘探究的又一突破。人類的幾乎所有生命活動(dòng)都是由人體內(nèi)的蛋白質(zhì)執(zhí)行的,疾病治療的效果也取決于蛋白質(zhì)機(jī)器的調(diào)控。蛋白質(zhì)組學(xué)+AI技術(shù)的運(yùn)用場(chǎng)景,將遠(yuǎn)不止于甲狀腺結(jié)節(jié)。
為蛋白質(zhì)稱重 捕捉細(xì)微變化
人們?cè)谕萄实臅r(shí)候,頸部隨著吞咽動(dòng)作上下活動(dòng)的器官即甲狀腺。甲狀腺雖小,一發(fā)生病變或?qū)⑿纬杉谞钕俳Y(jié)節(jié),導(dǎo)致頸部有腫物、疼痛以及甲狀腺功能減退癥。
早在2010年,中華醫(yī)學(xué)會(huì)內(nèi)分泌學(xué)分會(huì)曾公布中國(guó)首次十城市社區(qū)居民的甲狀腺疾病流行病學(xué)調(diào)查結(jié)果,顯示居民甲狀腺結(jié)節(jié)患病率為18.6%。
“按此估測(cè),如今每5個(gè)成年人中就可能有1人患有甲狀腺結(jié)節(jié)。”郭天南介紹,相關(guān)臨床調(diào)查顯示,約有60%的甲狀腺結(jié)節(jié)呈良性,10%呈惡性,剩下約30%,無(wú)論通過(guò)血液檢測(cè)、B超、CT還是甲狀腺組織穿刺活檢,均難以辨別良性還是惡性。
“治療甲狀腺結(jié)節(jié),很多人不得不選擇切除甲狀腺,代價(jià)是終身服藥補(bǔ)充甲狀腺素,以維持體內(nèi)的甲狀腺激素在正常水平。但其中相當(dāng)一部分人,患有的實(shí)際上為良性結(jié)節(jié)?!惫炷媳硎?,科學(xué)家們?cè)南M诨驒z測(cè),來(lái)解決這一難題,但經(jīng)過(guò)十幾年的嘗試發(fā)現(xiàn),基因診斷能夠達(dá)到的特異性也僅在10%~50%左右,主要是因?yàn)榧谞钕俳Y(jié)節(jié)惡性程度低等原因,基因水平上的改變并不頻繁、也不明顯。
據(jù)介紹,一個(gè)人從生到死,從健康到疾病,絕大多數(shù)情況下基因都是不變的。但在不同健康狀態(tài)下,人體內(nèi)的蛋白質(zhì)會(huì)發(fā)生變化。郭天南實(shí)驗(yàn)室選擇從“蛋白質(zhì)”入手,開(kāi)展診斷疾病的技術(shù)研究。難點(diǎn)在于,這種變化非常細(xì)微,怎么才能檢測(cè)到?
郭天南說(shuō),所有的蛋白質(zhì),即使肉眼能看到,因其復(fù)雜的結(jié)構(gòu)也很難準(zhǔn)確辨識(shí)。“我們通過(guò)測(cè)量它的重量,來(lái)鑒定、區(qū)分不同的蛋白質(zhì)。蛋白質(zhì)稱重的這桿‘秤’叫質(zhì)譜儀,我們使用的質(zhì)譜儀可以達(dá)到約小數(shù)點(diǎn)后30位(kg)的精度?!?/p>
“將蛋白質(zhì)稱重是第一步,還不足以實(shí)現(xiàn)對(duì)甲狀腺結(jié)節(jié)的良惡性辨別。兩種蛋白質(zhì)的差別是由質(zhì)譜數(shù)據(jù)中眾多因素的復(fù)雜關(guān)系所決定的,是一個(gè)模式識(shí)別問(wèn)題?!蔽骱髮W(xué)工學(xué)院李子青教授強(qiáng)調(diào)。
研究團(tuán)隊(duì)構(gòu)建算法模型將2622個(gè)蛋白質(zhì)組學(xué)數(shù)據(jù)進(jìn)行了約2的1019次方的運(yùn)算,再將篩選的20個(gè)關(guān)鍵蛋白進(jìn)行良惡性的打分。受訪者供圖
設(shè)置算法評(píng)分? 準(zhǔn)確率達(dá)89%
在西湖大學(xué)工學(xué)院李子青教授看來(lái),從甲狀腺結(jié)節(jié)質(zhì)譜大數(shù)據(jù)中鑒別其良惡性,就像從一張圖像中辨識(shí) “兩張”長(zhǎng)像類似的人臉。
他帶領(lǐng)研究團(tuán)隊(duì)采用機(jī)器學(xué)習(xí)的方法,從原始質(zhì)譜數(shù)據(jù)中選擇出2622個(gè)有意義的候選特征蛋白質(zhì),并通過(guò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)構(gòu)建了一套適用于蛋白質(zhì)組學(xué)數(shù)據(jù)的獨(dú)特算法模型,將2622個(gè)蛋白質(zhì)組學(xué)數(shù)據(jù)輸入了這個(gè)模型,進(jìn)行了大約2的1019次方的運(yùn)算,終于找出了能夠幫助醫(yī)生辨別患者結(jié)節(jié)良惡性的20個(gè)關(guān)鍵蛋白。
李子青介紹,用這套模型,研究人員給這20個(gè)蛋白的總體情況打分(分值在0-1之間):當(dāng)綜合得分大于等于0.5,即為惡性結(jié)節(jié);小于0.5,就是良性結(jié)節(jié)。臨床試驗(yàn)顯示,這種檢測(cè)方法的綜合準(zhǔn)確率達(dá)到了89%。
“這項(xiàng)技術(shù)還可以用來(lái)篩選治療腫瘤的藥物?!惫炷险f(shuō),電影《我不是藥神》提到白血病中有一類叫慢性髓系白血病,幾乎90%的這類患者體內(nèi)都會(huì)出現(xiàn)一個(gè)特殊的融合蛋白BCR-ABL,科學(xué)家找到“伊馬替尼”這種藥,可以有效抑制這個(gè)融合蛋白的功能,有效率可以達(dá)到90%以上。
郭天南說(shuō),研究表明,每個(gè)腫瘤都可能有一個(gè)或多個(gè)這樣的引起疾病的異常蛋白,并且還可能隨著疾病的演進(jìn)出現(xiàn)改變。如果能通過(guò)蛋白質(zhì)組學(xué)+AI技術(shù),實(shí)時(shí)找到當(dāng)前疾病階段的異常蛋白,就能實(shí)現(xiàn)“對(duì)癥下藥”。相信隨著分子醫(yī)學(xué)、大數(shù)據(jù)技術(shù)和人工智能的快速發(fā)展,蛋白質(zhì)組學(xué)在精準(zhǔn)醫(yī)療領(lǐng)域?qū)⒄故境鲈絹?lái)越大的應(yīng)用潛力。
來(lái)源: 科技日?qǐng)?bào)

