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前景惊人,甲骨文投资VR及AR

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据埃森哲的一份报告估计,到2026年,大数据与医学和制药领域的机器学习相结合将产生每年1500亿美元的惊人价值。这个数字反映了人工智能工具帮助医生、病人、保险公司和监管人员做出更好决策、优化创新以及提高研究和临床试验效率的潜力。为此,5月1日,GEN网站整理罗列了人工智能在生命科学领域内六个最有价值的应用。

近年来,随着测序技术的迅猛发展,单细胞测序技术已逐渐走入人们视野。2013年,单细胞测序技术成为《自然》评选的“Method of the Year”。大多数的基于NGS的基因检测,都是在大量细胞宏观水平上,对整个细胞群进行遗传分析。单细胞测序技术则是在单个细胞的水平上,对其遗传物质进行检测,从而从更精细的水平观察突变如何协同作用来驱动疾病。因而,相较于常规的基因检测,单细胞测序可以获得更为庞大的细胞遗传信息。

甲骨文最近投资了澳大利亚西悉尼大学计算、工程与数学系的两个大数据研究项目,它们分别从两个领域研究了可视化分析技术的新应用手段:在儿童癌症治疗领域用可视化来更好地分析数据,以及用VR及AR来帮助大规模数据的可视化分析。

由威康信托基金会桑格研究所引领的国际合作项目证明了一个概念——未来癌症患者有望得到真正的个性化治疗。近日,该国际小组在《 NatureGenetics》杂志上详细说明了如何利用“知识库(knowledge bank)”来为急性髓性白血病(AML)患者找到最佳治疗方案。

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但在单细胞测序领域,如何对这些庞大的细胞遗传信息进行分析仍是一大难题。以免疫细胞T细胞为例,单细胞测序技术可以发现T细胞亚群、不同的T细胞状态、不同细胞亚群的异质性及其潜在效用。这些细胞信息都需要通过生物信息学工具进行分析、整合,才能充分发挥单细胞测序的优势,对庞杂的细胞遗传信息进行更深入的了解。

甲骨文大数据部门的高级主管Rober Spinks评论道:“甲骨文秉承的核心就是数据,如何管理、加密、以及更有效地利用数据。在如今的大数据世界,对其可视化是非常重要的理解手段,尤其是对于那些普通用户而言,直接从数据报告和一堆仪表中获取信息是非常困难的,可视化分析可以为数据增加一个新的维度,帮助用户从其中更有效地获取全新的信息和看法。我们投资的这两个项目都很酷,我们非常期待它们能给世界带来什么。”

构建精准医疗的有力武器——“知识库”

本文参考了全球五大制药公司对人工智能技术的分析。虽然已有的分析提供了一个广泛的调查,涵盖了生命科学和生物技术行业应用的所有主要趋势,但是这篇最新文章在其基础之上重点强调了TechEmergence认为的近期最有意义的六个AI应用趋势。

百奥智汇致力于单细胞测序技术和生物信息技术研究,通过与医院、科研机构以及制药公司合作,挖掘单细胞基因组学和生物信息学在人类疾病诊断和治疗上的应用。

其中“利用可视化分析进行有效的临床决策”项目目前由新南威尔士州癌症研究所的“大数据,大潜力“基金赞助,甲骨文投入的资金的第一笔可以覆盖项目未来两年的研究。

急性髓性白血病是一种发展自骨髓细胞的侵袭性血液肿瘤。今年早些时候,该研究团队曾报道称急性髓性白血病具有11种类型,每种类型具有不同的遗传特征。在本报告中,他们揭示了如何利用患者的遗传细节来预测预后和治疗选择。

1诊断疾病

“生物信息学 单细胞测序”赋能疾病诊疗

西悉尼大学计算、工程与数学系的高级讲师Nguyen博士解释说:“虽然随着技术和研究的进步,儿童癌症的治愈率已经大大提高,但是依旧还有很多问题丞待解决。人类基因组包含了上千个基因,每个都包含每个病人个体的遗传信息和他们所患疾病的生物机制。我们的研究用数据可视化技术将遗传信息和临床数据结合起来,有望发现更安全、更有效、无毒的治疗手段。“

利用来自德国和奥地利临床试验中的1540例AML患者数据,该研究小组建立了一个知识库,该知识库包含了患者的遗传特征信息、治疗进度和结果。他们还开发了一种工具,用于展示从知识库获得的经验如何为新患者提供个性化治疗的信息或最佳治疗方案的信息。

医学面临的最大挑战是疾病的正确诊断和识别,这也是机器学习发展的重中之重。2015年的一份报告显示,针对超800种癌症的治疗方案正在临床试验中。而利用机器学习可使癌症识别更加精确。以,一家总部位于波士顿的生物制药公司Berg为例,目前公司正在利用AI平台对临床试验患者数据进行分析,以促进治疗各种疾病的新药开发。

百奥智汇成立于2018年,创始人张泽民博士曾任罗氏生物信息部门首席科学家,在生物信息领域有着20多年的沉淀,同时他也是国际知名的肿瘤基因组学专家,拥有超过60多项美国专利和多项欧洲专利。

第二个研究项目专注大规模数据分析手段中虚拟现实和增强现实工具的应用,并且正在招PhD学生,截止明年6月。

对于年轻的AML患者,目前主要有两种治疗选择——干细胞移植或化疗。干细胞移植的使用率比较高,但有四分之一的患者死于移植并发症,还有四分之一的患者会出现长期的副作用。权衡移植治愈率和早期死亡率对医生和患者而言比较艰难。然而,这项研究表明,患者干细胞移植的利益和风险是可以准确计算的,从而使治疗决策走向个性化。

2个体化用药

公司的核心团队成员拥有基因组学、生物信息学、ICT以及投资等专业背景。此外,公司拥有中科院院士、北大终身教授在内的科学顾问委员会为公司研究提供支持。委员会成员包括中国理论生物学、生物信息学和非编码RNA研究的先驱学者陈润生院士,陈院士曾参与人类基因组1%和水稻基因组工作草图的研究。

Nguyen博士说:“今天这个科技推动的社会产生了大量未利用的数据,现有的普通分析技术已经不能够应对如此庞大和负责的数据了,我们的研究将会利用最新的VR/AR技术,开发全新的沉浸式数据可视化分析体验。“

量身定制治疗方案

关于使用机器学习和预测分析来定制针对个人的特异性治疗潜能,目前正处于研究中。如果成功,这一策略可以优化诊断和治疗方案。目前,研究的重点是有监督的学习,医生可以利用遗传信息和症状缩小诊断范围,或对患者的风险做出有根据的推测。这可以促进更好的预防措施。预计未来10年,先进的健康测量移动应用以及微生物传感器和设备的使用将激增,这将提供丰富的数据,进而有助于有效的研发和更好的治疗方案。

单细胞测序技术应用广泛,对疾病诊断和治疗、临床试验乃至临床前试验都具有重要意义。例如,医院往往具有珍贵临床样本,单细胞测序技术可以对这些样本进行更深入的数据挖掘和分析,为疾病诊断、治疗提供指导。以肿瘤为例,传统的肿瘤基因研究往往把特定部位的肿瘤当做一个单一的组织,从而寻找疾病相关的基因突变,或者基因表达量的变化。而利用单细胞测序技术可以实现对肿瘤更深层次的理解,甚至超越现有人们对肿瘤研究的认知。

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研究人员探索了临床基因组数据匹配的“知识库”如何支持临床决策。他们用TheCancer Genome Atlas项目中的独立患者数据进行了验证,最后认为多级统计模型准确地预测病情缓解、复发和死亡的可能性。与网上公布的不同治疗带来的长期生存率相比,为个人量身定制的治疗方案在保持总体生存率的情况下,能够减少20-25%的造血干细胞移植。

3药物开发

对于单细胞测序研究以及生物信息学分析,张泽民博士颇有心得。“肿瘤的组织不是单一的,而是内部结构极为复杂的混合体,在这个混合体中可能只有一些微量的个体细胞发生病变。”张泽民博士解释道,“肿瘤微环境中具有异质性的各种肿瘤细胞和免疫细胞,这些少量或者单个的细胞的病变从肿瘤组织层面来看是微小的,很可能被湮没在大量其他细胞中,但在单细胞层面可能是巨大的变化。”

本文资深作者威康信托基金会桑格研究所的Peter Campbell博士表示,与当前医生所用的方法相比,知识库的方法能更详细和更准确地预测AML患者的未来。当前指南的规则主要是基于少数基因研究结果,因而还比较简单。对于任何患者,我们可以使用新工具来比较移植治疗和化疗可能带来的结果,这意味着我们可以根据患者的独特性来量身定制一个治疗抉择。

机器学习在早期药物发现中发挥着许多作用。这一领域的第一项是精确医学,它使复杂疾病的识别和可能的治疗方式更有效。MIT临床机器学习小组是使用机器学习促成精密医学的主要参与者之一,侧重于算法开发。英国皇家学会指出,医药开发中的机器学习可以帮助制药公司通过分析制造过程数据来优化生产,并加快生产速度。

因此,如果不能在单细胞层面对肿瘤进行理解,并应用生物信息学手段分析这些数据,就不能发现疾病治疗相关的靶点、生物标志物,也不能准确理解疾病的本质。

目前,该工具可供科学家在研究中使用,需要进一步研究才能应用于AML的临床治疗中。

4临床试验

当然,单细胞测序技术并不局限于肿瘤诊疗的应用。研究表明,许多疾病例如心脏病、糖尿病、脑积水、关节炎和自身免疫疾病等,往往与少量细胞的病变密切相关。

将大规模的基因研究作为预测未来最佳治疗方案的依据,这种想法也是当前美国国家健康精密医学研究所等机构正在开展的项目。

临床试验研究是一个漫长而艰巨的过程。机器学习可以在各种方面帮助缩短这一过程。一种策略是通过对广泛的数据使用高级预测分析,从而更快地确定目标人群的临床试验候选人。麦肯锡的分析师描述了其他机器学习应用程序,这些应用程序可以通过简化计算理想样本大小、方便患者招募以及使用病历将数据错误降至最低等任务来提高临床试验的效率。

此外,应用生物信息学手段对单细胞测序数据进行分析,可以挖掘目前的试验与已发表文献试验的数据相关性,帮助研究人员对动物模型、体外试验的动物细胞数据进一步深入理解。例如,面对药物刺激时,这些动物模型体内哪些细胞发生了变化?是否有新的细胞亚型产生?新产生细胞亚型的基因表达与体内原有细胞表达有哪些差异?这些问题可以通过单细胞测序手段进行分析。

知识库需要不断扩充

5放射治疗和放射学

一体化单细胞测序分析服务,提高科研效率

本文第一作者,来自欧洲生物信息研究所的Moritz Gerstung表示,癌症是一种复杂的遗传疾病。我们的研究只是举例说明如何合理地将详细的遗传数据和临床信息纳入到患者的临床决策中。我们只是在白血病中验证了这一理念,理论上它也适用于其他癌症的临床决策中。我们的分析表明,要达到常规临床应用精度,知识库需要包含上万名患者数据。

哈佛医学院助理教授Ziad Obermeyer博士在2016年的一次采访中表示:“20年后,放射学家将不会以现在的形式存在。它们看起来更像是电子机器人:监督每分钟阅读数千份研究报告的算法。目前,伦敦大学学院医院的deep mind Health正在开发机器学习算法,通过区分健康组织和癌症组织来提高放射治疗计划的准确性。

“我们不仅仅提供单细胞数据产生服务,也提供生物信息科研服务。”张泽民博士告诉动脉网记者,公司面向科研机构、医院和制药企业等提供一体化单细胞数据产生及分析服务。公司采用业界尖端的高通量单细胞测序仪器,可以突破传统低通量单细胞测序一次只能处理一到十个细胞的局限,实现同时成千上万个单细胞水平的基因测序。

本文共同作者德国乌尔姆大学的Hartmut Döhner博士表示,构建知识库并不容易。为了能够准确预测治疗,我们需要成千上万的患者数据和所有类型肿瘤的数据。此外,随着新疗法的获批使用,知识库需要不断地更新。

6电子健康记录

生物信息科研服务为科研机构、医院等提供单细胞数据分析解决方案,为不同分析需求的客户提供各类单细胞基因组学分析服务。其中,既包括帮助客户识别功能性细胞亚群的基础分析服务,也包括稀有细胞亚型识别、细胞谱系追踪、单细胞细胞间相互作用分析等定制分析服务。这也是百奥智汇的核心业务方向和特色服务。

随着基因检测进入常规临床试验,科学家们有更多的机会来了解患者的遗传信息。作者认为该研究也证明了基因检测的价值。

支持向量机(Support vector machines用于分类患者电子邮件查询的技术)和光学字符识别是用于文档分类的机器学习系统的基本组件。这些技术的应用案例包括MathWorks的MATLAB 和谷歌的云视觉API。MIT临床机器学习小组的重点之一是开发基于机器学习的智能电子健康记录技术,其理念是开发“安全、可解释、能从少量标记的训练数据中学习、理解自然语言、并能在医疗环境和机构中很好地推广的强大机器学习算法”。

在多年的研究中,公司研发团队自建了行业领先的单细胞基因组数据库,库中储存了100多个单细胞研究数据集。其中包括不同癌种之间免疫细胞种类、状态、相互关系,以及细胞内部表达的特殊基因等数据。“单细胞数据产生和单细胞数据分析往往存在脱节,我们希望通过生物信息学工具和已有的研究成果,加速单细胞研究。“张泽民博士表示。

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此外,百奥智汇也致力于开发更多的科研工具加速单细胞数据分析,科研工具开发主要是两个方向,一是生物信息工具开发,包括数据可视化、不同样本之间联系分析的相关工具;二是数据整合分析工具,通过将不同的已知单细胞数据汇总,发掘不同研究数据的相关性。”张泽民博士解释道。

2019年6月,百奥智汇完成IDG资本的A轮投资。资金将用于推进单细胞基因组研究,特别是建立单细胞大数据平台、智能分析流程和深度解决方案。张泽民博士表示,单细胞研究从样本制备、高通量测序,到数据库建立的时间在技术成熟、仪器完备的情况下可能仅需一周的时间,但数据分析可能耗时数月甚至数年。百奥智汇凭借其单细胞数据生物信息分析的丰富经验,可以提高科研人员效率,根据分析课题的难易程度,将分析时间缩短为数周或者数月。

目前,百奥智汇在免疫类疾病的单细胞研究数据已取得了一定的成就,研究成果发布在《Nature》、《Cell》、《Nature Medicine》等知名期刊杂志中。

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张泽民实验室单细胞研究成果(2017 Cell)

谈及未来单细胞测序的发展,张泽民博士笑谈:“尽管现阶段单细胞测序尚未普及,但随着测序成本降低,人们也将逐渐意识到单细胞测序作为一种全新的方法看待疾病,在疾病诊疗的巨大潜力。未来五年,单细胞测序也将迅猛发展,助力发现新的治疗靶标、制定新型治疗策略。”

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