人工智能预测癌症是真的吗?通过,生物追踪获得数据
编者按:我们也许经常都听闻某科学家发现了应对某种疾病或癌症的新方法,但却很少听到用生物追踪手段通过数据来对癌症等疾病进行预测的案例。这篇文章原标题是Meet the World’s Most Bio-Tracked Man,作者Dana G Smith介绍了一位基因科学教授通过多年的生物追踪数据,来预测心脏病、糖尿病和癌症等疾病的新方法。
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迈克尔·斯奈德(Michael Snyder)可能是世界上被生物追踪的“第一人”。
他测试了14项自己的各种细胞“组”,比如常规的基因组、微生物组,当然还有比较少见的代谢物组、转录组、蛋白质组、免疫组以及暴露组。
无论什么时候,你都可以发现他身体上或身体周围的8种生物追踪设备,这些设备可以追踪他的心率、血氧、行走步数、血糖、辐射暴露甚至周边空气质量等数据。
“我完全是一个行走的数据库”,这位斯坦福大学基因科学教授如是描述说。
斯奈德教授说起话来滔滔不绝,说话方式也非常风趣幽默,笑起来的时候脸上还有比较深的微笑纹。他非常喜欢自己在做的研究,也乐于向大家展示。
“我其实就是一个典型的理工男,”他说,“今天是星期六,但我也并没有觉得今天是休息日。”
斯奈德认为,传统的医学认识方式大错特错,而重要的解决方案之一,则是要通过挖掘人类健康数据来改变这种错误认知。
他所追求的目标有两个方面。
首先,相比于在人们生病时再有针对性地进行治疗,他希望可以持续性地关注并保持人们的身体健康。
此外,相比于基于人口研究的有关治疗方案,他认为对人体的用药应该因人而异。
简言之,从他的观点来看,如果通过基因发现你有罹患某种疾病的风险,你可以主动积极地管理自己的健康状况。同时,对各种身体数据的监测也可以提供早期的数据分析,并用来判别你是否有可能会罹患有关疾病。
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“我们目前的治疗方案都是在人生病了后再去治疗,”他说,“这种方式是一种被动解决方式。我们应该关注的重点,是如何关注并保持人们健康这个问题。”
为了解决这个问题,斯奈德结合了自己在生物学、化学以及大数据等领域的专业知识,并希望以此来找到新的解决方案。
他早期的成名之举,是进行了一系列大规模DNA、RNA、蛋白质以及酵母菌的分析。10年前,当他把实验室从斯坦福大学搬至耶鲁大学时,他同时也决定调整其实验的关注对象。
如今,他仍然采用了相同的科学技术来试图提高人们的健康。和其它科学家一样,他的主要实验对象也是荷兰猪(又名天竺鼠)。
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得益于他的大量数据监测,斯奈德通过基因数据发现了自己血糖升高并且有罹患糖尿病的风险,但他通过饮食控制和健身将这个情况稍加控制了下来。
他还发现,他的这种糖尿病是一种特别的类型,既不像1型糖尿病,也不像2型糖尿病。他的细胞和胰岛素的作用关系是正常的,胰腺分泌的激素也是正常的,但分泌的胰岛素却没有很好地进入血液循环。
这即意味着,通常用来治疗糖尿病的各种药物,比如二甲双胍,可能就无法治疗他的这种情况。
斯奈德的各项数据监控,并不只局限于他的体内。
通过对周边环境的粒子和有关化学物的分析,他发现,看起来像是对松花粉过敏的情况,实际上是对桉树的过敏反应。
2018年,他把对暴露组的研究拓展至15个实验对象身上,并发现这些实验对象经常置身于3000种化学特征环境中,包括在淤泥中发现的细菌以及有杀虫剂成分的痕迹。
在最新一项今年5月8日发表在《自然医学》(Nature Medicine)杂志上的一篇文章中,斯奈德把他的研究方法拓展至了108名实验对象身上,并实时监测了所有对象差不多约3年的各种数据。
在所有人基因排序后,斯奈德给所有人都配备了健身追踪装置,并每个季度定期到斯奈德办公室回访并配合完成各种细胞“组”的数据记录(主要通过血液检查完成)。
如果他们在实验期间生病的话,哪怕是非常普通的感冒,他们都需要在发病时以及康复后到斯奈德办公室完成样本数据采集。
“这样做的目的,在于可以真正地了解怎样才能保持健康,健康的数据应该是怎样的,它随着时间又是怎样变化的,以及人们在发病初期又有什么变化。”斯奈德说,“这一路下来,你可能就会发现对人体健康而言的重要因素,我们就成功地发现了这些因素。”
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在对所有109个实验对象的研究后,斯奈德所带领的研究团队发现了67项可采取有关行动的健康发现。
其中,包括通过基因数据确认心脏病、癌症以及糖尿病等潜在病情,以及发现有关病情的早期迹象。
比如,通过有关症状和数据,他们发现了其中一个实验对象罹患早期淋巴瘤。
研究人员通过超声波扫描发现其******肿大,随后对其免疫组测试了其血液中的免疫化学成分水平,并以此确认了其病症。
正是因为通过定期的数据扫描追踪,斯奈德有理由相信他们可能发现了确诊癌症的早期生物标志物。
通过研究该名实验对象确诊前一年的血液检查数据,他们发现其免疫化学成分水平非常突出,而成功治愈该名实验对象后,其免疫化学成分水平又降了下来。这即意味着,它就有可能是这项疾病的一个标志。
“我认为,可能这就是未来医学的发展方向,”威尔康奈尔医学院(Weill Cornell Medicine)并没有参与此项实验研究的生理学和生物物理学助理教授克里斯托弗·梅森(Christopher Mason)表示,“你需要围绕每个人建立海量的数据信息群,从而你就可以发现其健康数据变化的轨迹。”
“这篇论文,对于长期数据和深度数据的研究利用来说,具有非常重要的推动作用,”圣地亚哥斯克里普斯研究所(Scripps Research Institute)执行副总裁艾瑞克·拓普(Eric Topol)表示。此外,他还补充说:
我们之前收集的标本数据,都是一次性的,用完就处理掉了。这项研究,他们对这些数据进行了深度追踪分析,足以展示出这些数据的力量。图片来源:Pexels.com
在所有的测试中,斯奈德认为对人类健康和行为影响最大的两项测试是基因测试和持续性的血糖监测。
其中,有55个实验对象都发现了其处于糖尿病前期阶段(选择实验对象时有针对性地挑选了可能罹患糖尿病的对象)。通过对其血糖的追踪分析,这些实验对象可以发现哪些食物会导致其血糖突然升高。
而这些问题的根源也是因人而异,比如有个实验对象吃米饭比吃土豆更容易引起血糖升高,而其它实验对象则大多相反。此外也会有惊喜的发现,比如有个实验对象发现其吃了小扁豆后会导致血糖骤增。
然而,无论是麦片还是牛奶,几乎所有实验对象在饮用这两种食物后血糖都会升高。
“通过对血糖的持续监控,这些实验对象了非常全面地了解了其饮食习惯对血糖甚至对其身体状况的影响。这就像是一个生物反馈装置一样。”该篇论文的第一作者、斯坦福大学神经外科学讲师索菲亚·萝丝(Sophia Miryam Schüssler-Fiorenza Rose)说。
对人们来说,特别是在确诊糖尿病之前,他们可以了解更多有关饮食对血糖的影响,这是非常有意义的。我认为,当人们看到这些变化时,他们会更容易行动起来,并以此改变自己的各种不好习惯。实验对象还可以基于其基因检测结果作出相应改变和调整,包括通过所谓的药物基因组学发现来改变用药情况。
比如,其中有名实验对象在实验过程中突发了心脏病。结果发现,他服用某种药物后导致基因突变,从而引发了心脏病。
研究人员发现基因突变的情况后,他们就可以及时地告知实验对象和其医生,并且在后续用药过程中避免该类药品的使用,从而避免突发心脏病的发生。
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然而,并不是所有人都认为这样的测试是必要的,更多人认为这是不现实的做法。
这种追踪测试的成本非常高,一套针对各项“组”的扫描测试耗费约1000美元,而且大部分测试(比如基因测试)都不在医疗保险报销范围内。
“如果要往这个方向发展的话,全美医疗系统必须要改变。”亚利桑那州大学生物医学信息学助理教授乔安娜·伯高特(Joanne Berghout)说。
此外,也有人担心,人们在知道其有可能罹患某种疾病后会变得更加焦虑或产生过激反应。
“各种各样的测试,可能会让你产生疑病症,”拓普表示,“你不仅会变得非常焦虑,而且还要让你经受各种不必要的测试的’磨练’,可能还会带来各种意外’惊喜’。”
比如,之前就出现过仅仅靠基因而不是实际症状而导致的误诊案例。
因为医生通过基因测试发现患者有罹患心律失常的风险,在并没有出现实际症状的情况下,医生就给本来健康的患者体内植入了除颤器。
随后,基于变异证实了其心律失常和心脏病并没有相关性,而且该名患者本来就是非常健康的。
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斯奈德也认为,这种综合检测还并不适用于每个人。他同时还指出,新发表的论文只是一项研究发现,并不意味着马上要应用于实践当中。
随着测试成本越来越低,同时也更加精准,斯奈德坚信,未来的医学肯定要朝着这种个性化医学的方向发展。
“我们人类都会罹患各种各样的疾病,终究一天也会离世,”斯奈德说,“但只要你有正确的信息,你就可以更好地管理自己。我认为,我们都希望能够长长久久健健康康地活着,最后再优雅地离去。”
译者:井岛俊一
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