建立具規(guī)模的數(shù)據(jù)庫，利用人工智能對(duì)樣本進(jìn)行篩查

對(duì)普羅大眾來說，談起醫(yī)學(xué)檢驗(yàn)大家也許只想象到，發(fā)燒等身體不適時(shí)在醫(yī)院做的檢驗(yàn)。然而，在醫(yī)學(xué)界，檢驗(yàn)是一項(xiàng)專門的學(xué)科，而且對(duì)醫(yī)生的診斷和治療起著極其重要的作用。同時(shí)，在我國(guó)大健康戰(zhàn)略下，國(guó)內(nèi)第三方醫(yī)學(xué)檢驗(yàn)研究領(lǐng)域正在高速發(fā)展。坐落于廣州國(guó)際生物島的金域醫(yī)學(xué)是全國(guó)領(lǐng)先的第三方醫(yī)學(xué)實(shí)驗(yàn)室集團(tuán)，他們將大數(shù)據(jù)、人工智能等新一代信息技術(shù)加速融入到醫(yī)學(xué)檢測(cè)上，目前其檢測(cè)項(xiàng)目達(dá)到2500多項(xiàng)，是目前國(guó)內(nèi)提供檢驗(yàn)項(xiàng)目較全的醫(yī)療機(jī)構(gòu)之一，年檢測(cè)標(biāo)本超5000萬例，相當(dāng)于40個(gè)大型三甲醫(yī)院的年標(biāo)本檢驗(yàn)數(shù)量。

今年6月我國(guó)首批罕見病目錄公布，當(dāng)中有121種疾病納入該目錄當(dāng)中。這份目錄意義重大，業(yè)界指出，目錄的出臺(tái)將提高藥企對(duì)罕見病的研發(fā)積極性，加快罕見病藥品上市進(jìn)程。專家表示，采用了大數(shù)據(jù)、人工智能等新一代信息技術(shù)的智慧檢驗(yàn)，可助力罕見病的診斷、預(yù)防以及“孤兒藥”的研發(fā)。另外，基因測(cè)序更為精準(zhǔn)醫(yī)療“打下”夯實(shí)的基石。

數(shù)據(jù)回顧

全國(guó)首份121種罕見病檢測(cè)數(shù)據(jù)

累計(jì)檢出3萬例陽性樣本檢測(cè)數(shù)據(jù)

基因及基因組技術(shù)檢出的陽性標(biāo)本數(shù)達(dá)2萬余例

色譜質(zhì)譜及酶學(xué)方法檢出的陽性標(biāo)本數(shù)為6000余例

創(chuàng)建具廣州特色的

檢驗(yàn)檢測(cè)大數(shù)據(jù)研究院

數(shù)據(jù)與醫(yī)學(xué)檢驗(yàn)的關(guān)系密不可分，在醫(yī)學(xué)檢驗(yàn)的“大概念”中則是包含了病例數(shù)據(jù)和檢驗(yàn)數(shù)據(jù)。一般而言，一個(gè)大型的醫(yī)學(xué)檢驗(yàn)機(jī)構(gòu)每年都會(huì)檢測(cè)并積累龐大的數(shù)據(jù)，而這些檢測(cè)數(shù)據(jù)更是覆蓋了人類生命的每個(gè)周期。

作為全國(guó)領(lǐng)先的第三方醫(yī)學(xué)實(shí)驗(yàn)室集團(tuán)，金域醫(yī)學(xué)每年的標(biāo)本量就超5000萬。5000萬是一個(gè)怎樣的概念？金域醫(yī)學(xué)首席科學(xué)官于世輝博士表示，廣州有十多家大型的三甲醫(yī)院，以上的檢測(cè)量相當(dāng)于40個(gè)三甲醫(yī)院的年標(biāo)本檢驗(yàn)數(shù)量。檢測(cè)數(shù)據(jù)可為疾病防治提供依據(jù)，“面對(duì)如此龐大的數(shù)據(jù)量，最重要的是，如何把這些龐大的數(shù)據(jù)量轉(zhuǎn)化成科學(xué)的數(shù)據(jù)，依靠這些科學(xué)的數(shù)據(jù)去判斷或者預(yù)測(cè)”。

2009年，宮頸癌被列入我國(guó)“兩癌篩查”項(xiàng)目，全國(guó)開始對(duì)農(nóng)村婦女實(shí)施宮頸癌篩查。宮頸細(xì)胞學(xué)檢測(cè)是指通過采集脫落細(xì)胞進(jìn)行制片觀察，從而判斷宮頸是否存在病變。截至目前，金域團(tuán)隊(duì)在過去近十年時(shí)間累計(jì)做了約3400萬篩查標(biāo)本，這個(gè)數(shù)據(jù)量相當(dāng)于中國(guó)人群宮頸癌篩查量的約15%。

篩查是為了科學(xué)的診斷、預(yù)防，不僅如此，多年來篩查所積累的數(shù)據(jù)更可增進(jìn)對(duì)國(guó)內(nèi)宮頸癌流行病學(xué)現(xiàn)狀的了解。實(shí)驗(yàn)室通過對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行科學(xué)的統(tǒng)計(jì)分析后發(fā)現(xiàn)，中國(guó)女性感染HPV病毒的亞型和歐洲群體有不同。

于世輝博士進(jìn)一步解釋，我國(guó)在進(jìn)行子宮頸癌疫苗的生產(chǎn)，疫苗是針對(duì)不同的HPV亞型，感染的亞型不同，疫苗所起到的作用、針對(duì)性也不同，利用大數(shù)據(jù)科學(xué)分析就能知道真正中國(guó)人群主要感染的HPV亞型有哪些，未來如何指導(dǎo)廠家去開發(fā)疫苗，專門針對(duì)中國(guó)人比較常發(fā)或者多發(fā)的亞型來進(jìn)行疫苗研發(fā)。

全媒體記者了解到，剛過去的9月，金域醫(yī)學(xué)與我國(guó)科技巨頭華為達(dá)成戰(zhàn)略合作，雙方在第三方檢驗(yàn)、病理診斷和基因分析的信息化、自動(dòng)化和智能化，以及智慧城市、智慧醫(yī)療建設(shè)方面開展深度合作。也就說，這些龐大的檢測(cè)數(shù)據(jù)、病例數(shù)據(jù)未來將會(huì)傳送到“云端”，一方面可大大提升存儲(chǔ)數(shù)量級(jí)，另一方面利用云計(jì)算的特性，加快其運(yùn)算速度以及便于數(shù)據(jù)“共享”。

盡管目前醫(yī)學(xué)檢驗(yàn)的大數(shù)據(jù)在部分疾病的研究上已獲得階段性成果，但專家坦言，目前的數(shù)據(jù)仍不足夠大，更需要的是上升到國(guó)家層面，因?yàn)樵S多數(shù)據(jù)都必須國(guó)家來主導(dǎo)。更重要的是打破數(shù)據(jù)壁壘，每個(gè)醫(yī)院、大學(xué)、研究所都有自身的數(shù)據(jù)庫，且數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)不一致，導(dǎo)致了“共享”時(shí)會(huì)出現(xiàn)問題。因此，未來數(shù)據(jù)如何有效地打通，是需要考慮的問題。

日前，國(guó)務(wù)院印發(fā)了《關(guān)于促進(jìn)和規(guī)范健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)應(yīng)用發(fā)展的指導(dǎo)意見》，金域醫(yī)學(xué)正式創(chuàng)建具有廣州特色的“精準(zhǔn)醫(yī)療”檢驗(yàn)檢測(cè)大數(shù)據(jù)研究院。其所依托的是，覆蓋全國(guó)90％以上的人口所在地區(qū)、年服務(wù)醫(yī)療機(jī)構(gòu)22000多家和超5000萬例年標(biāo)本量，包括全國(guó)不同地域、不同民族、不同年齡層次的海量醫(yī)療檢測(cè)樣本數(shù)據(jù)。

人工智能可輔助醫(yī)生

對(duì)病情進(jìn)行診斷

擁有了具規(guī)模的數(shù)據(jù)庫，利用人工智能對(duì)樣本進(jìn)行篩查，甚至診斷是AI+醫(yī)療發(fā)展的一個(gè)大方向。去年，央視節(jié)目《機(jī)智過人》中，人工智能和15名來自全國(guó)三甲醫(yī)院、有著15年工作經(jīng)驗(yàn)、閱片量在20萬張以上的醫(yī)生“過招”，結(jié)果是人工智能獲勝。

據(jù)了解，金域醫(yī)學(xué)實(shí)驗(yàn)室早在四年前已將AI“帶入”到檢驗(yàn)領(lǐng)域中。在四年前，實(shí)驗(yàn)室與香港應(yīng)用科學(xué)研究院建立了合作的關(guān)系，通過該研究院研發(fā)的軟件進(jìn)行子宮頸癌的初篩。如接收到一萬份子宮頸癌樣本，實(shí)驗(yàn)室利用人工智能，把其中確定正常的樣本排除，剩下的是“軟件”看得不太清楚或可能有病的。隨后，再讓醫(yī)生來進(jìn)行診斷。相比傳統(tǒng)方式，這大大地降低了病理醫(yī)生的工作量。實(shí)際上，當(dāng)下人工智能在醫(yī)學(xué)檢驗(yàn)上主要是對(duì)樣本的初步篩查。于世輝博士認(rèn)為，即便未來，人工智能也是無法取代病理醫(yī)生，它更多的是幫助病理醫(yī)生減少工作量。

然而，醫(yī)療是一個(gè)相當(dāng)寬廣的領(lǐng)域，在部分疾病診斷例如眼病、肺炎等，人工智能發(fā)展得相對(duì)較快。今年2月，廣州市婦女兒童醫(yī)療中心基于深度學(xué)習(xí)開發(fā)出一個(gè)能診斷眼病和肺炎的人工智能系統(tǒng)，該研究成果以封面文章登上當(dāng)月的世界頂級(jí)期刊《細(xì)胞》。據(jù)了解，這項(xiàng)人工智能成果能根據(jù)影像資料，給醫(yī)生提出診斷建議，并解釋判斷的依據(jù)。比對(duì)實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，該系統(tǒng)在診斷眼疾的準(zhǔn)確率達(dá)96.6%；在區(qū)分肺炎和健康狀態(tài)時(shí)準(zhǔn)確率達(dá)92.8%。數(shù)據(jù)顯示，從一張胸部CT上找到肺結(jié)節(jié)，一名經(jīng)過訓(xùn)練的醫(yī)生平均需要3~5分鐘，而依靠人工智能則僅需3~5秒。

據(jù)透露，金域醫(yī)學(xué)已與我國(guó)人工智能“大咖”張康教授以及南方醫(yī)院的侯凡凡院士進(jìn)行合作，將人工智能“融入”大數(shù)據(jù)，嘗試對(duì)膜性腎病進(jìn)行研究。當(dāng)下，人工智能已從病理，包括細(xì)胞病理的子宮頸癌、組織病理的肺癌和腎臟系統(tǒng)疾病，延伸到基因測(cè)序及微生物檢測(cè)等，比如幽門螺旋桿菌。

“目前在醫(yī)療領(lǐng)域中，人工智能仍是單獨(dú)針對(duì)一個(gè)項(xiàng)目、一個(gè)領(lǐng)域，希望未來能把病理與基因整合在一起，再把其他的大數(shù)據(jù)融合，最后真正地實(shí)現(xiàn)病理和檢測(cè)的智能化?！庇谑垒x表示。

放眼全球，IBM、谷歌、微軟等科技巨頭近年都在布局人工智能醫(yī)療。如IBM Watson能快速篩選癌癥患者記錄，為醫(yī)生提供可供選擇的循證治療方案；谷歌在糖尿病、神經(jīng)性疾病診療等研究方面發(fā)力。

據(jù)麥肯錫則預(yù)測(cè)，到2025年，全球智能醫(yī)療行業(yè)規(guī)模將達(dá)到總254億美元，約占全球人工智能市場(chǎng)總值的1/5。

精準(zhǔn)檢測(cè)罕見病

提供治療方式

今年5月，國(guó)家衛(wèi)生健康委員會(huì)、科技部、工信部、藥監(jiān)總局、中醫(yī)藥管理局5部門聯(lián)合公布《第一批罕見病目錄》。首批目錄納入了血友病、白化病、肌萎縮側(cè)索硬化（俗稱“漸凍人癥”）等121種疾病。國(guó)家衛(wèi)健委有關(guān)負(fù)責(zé)人表示，該目錄根據(jù)我國(guó)人口疾病罹患情況、醫(yī)療技術(shù)水平、疾病負(fù)擔(dān)和保障水平等，參考國(guó)際經(jīng)驗(yàn)，由不同領(lǐng)域權(quán)威專家按照一定工作程序遴選產(chǎn)生。

罕見病，又稱“孤兒病”，是發(fā)病率很低的疾病，通常病情嚴(yán)重，甚至危及生命。按照中華醫(yī)學(xué)會(huì)醫(yī)學(xué)遺傳學(xué)分會(huì)提出的定義，罕見病為患病率低于1/500000或新生兒發(fā)病率低于1/10000的疾病。

隨著這份《第一批罕見病目錄》對(duì)外公布，金域醫(yī)學(xué)不僅已開展相關(guān)檢測(cè)服務(wù)，而且均檢測(cè)到陽性病例，同時(shí)亦發(fā)布了罕見病檢測(cè)數(shù)據(jù)，針對(duì)新生兒及兒童，前者累計(jì)檢出陽性樣本數(shù)達(dá)3萬例。這些檢測(cè)數(shù)據(jù)意味著什么？于世輝博士解釋道，盡管這些是初步數(shù)據(jù)，但根據(jù)這些數(shù)據(jù)可以知道這些罕見病究竟有哪些，在中國(guó)的各個(gè)地區(qū)分布的情況，病基因的改變是由什么原因引起以及它的類型是怎樣，哪些可治哪些不能治……這些數(shù)據(jù)對(duì)于病人是非常有意義的。

業(yè)內(nèi)人士指出，《第一批罕見病目錄》的出臺(tái)將提高藥企對(duì)罕見病用藥的研發(fā)積極性，加快罕見病藥品上市進(jìn)程，從而改善罕見病患者的生活質(zhì)量，并將為罕見病藥物納入醫(yī)保提供參考依據(jù)。

據(jù)透露，金域醫(yī)學(xué)積累了數(shù)十萬例其他陽性罕見病檢測(cè)數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)具有廣泛的地域和人群代表性，對(duì)中國(guó)人群中罕見病的發(fā)病率、檢出率及特有遺傳變異類型的臨床研究具有重要的科學(xué)價(jià)值；對(duì)于罕見病產(chǎn)前檢測(cè)、新生兒篩查、產(chǎn)后患兒罕見病的診斷及“孤兒藥”的研發(fā)等都具有重大意義。

針對(duì)罕見病中占主要比重的單基因遺傳性疾病的產(chǎn)前篩查，該醫(yī)學(xué)團(tuán)隊(duì)還與NIPT之父盧煜明教授團(tuán)隊(duì)開展深度合作；并與基因測(cè)序巨頭Illumina公司聯(lián)手，將MiniSeq測(cè)序儀普及到基層醫(yī)院，助力我國(guó)罕見病的精準(zhǔn)檢測(cè)。

基因測(cè)序?yàn)榫珳?zhǔn)治療打好基礎(chǔ)

除了預(yù)防與診斷“罕見病”，基因測(cè)序更為“精準(zhǔn)醫(yī)療”打下基礎(chǔ)。精準(zhǔn)醫(yī)療，狹義概念是在基因和基因組基礎(chǔ)、檢測(cè)基礎(chǔ)上的一種醫(yī)療，它更是疾病診斷和治療的重要發(fā)展方向之一。而基因測(cè)序是一種新型基因檢測(cè)技術(shù)，它通過分析測(cè)定基因序列，可用于臨床的遺傳病診斷、產(chǎn)前篩查、罹患腫瘤預(yù)測(cè)與治療等領(lǐng)域。據(jù)業(yè)內(nèi)專家表示，無論是細(xì)胞治療還是基因治療，首先要通過基因測(cè)序診斷病情才能設(shè)計(jì)方案。而在實(shí)施精準(zhǔn)醫(yī)療方案過程中，需要大量的細(xì)胞和分子級(jí)別的檢測(cè)。

于世輝博士表示，人類除了外傷以外所有的疾病都與基因、基因組有關(guān)，例如腫瘤無一例外全都是基因、基因組變化，罕見病當(dāng)中的80%都是基因、基因組的變化。

目前，精準(zhǔn)醫(yī)療在臨床上應(yīng)用得最多的是腫瘤方向。這與以往的腫瘤治療有所不同，例如以往有病人得了癌癥住院，一般治療手段是通過外科手術(shù)，將腫瘤切除。切除后再進(jìn)行化療、放療等，這是傳統(tǒng)的手段，精準(zhǔn)醫(yī)療的到來則是大大地改變傳統(tǒng)的這些治療手段。

“病人去到醫(yī)院首先是檢測(cè)病人的基因發(fā)生了怎樣的改變”，于世輝博士解釋道，而不是按照傳統(tǒng)的治療過程來進(jìn)行了。也因?yàn)槿蜥t(yī)學(xué)水平的高速發(fā)展，科學(xué)家們?cè)谶^去這些年中發(fā)明了一些專門針對(duì)不同的基因變化進(jìn)行治療的藥物，也就說在對(duì)疾病的治療上，可通過靶向藥物而非手術(shù)、化療等傳統(tǒng)方式進(jìn)行。

相比部分國(guó)家和地區(qū)，我國(guó)的精準(zhǔn)醫(yī)療仍處于剛起步的階段，目前，全球精準(zhǔn)醫(yī)療更多地集中在人類對(duì)惡性腫瘤的早期診斷和治療上，基于個(gè)體基因檢測(cè)的腫瘤個(gè)體差異化治療成為重要趨勢(shì)。根據(jù)前期部署的中國(guó)精準(zhǔn)醫(yī)療計(jì)劃，將于2030年前在精準(zhǔn)醫(yī)療領(lǐng)域投入600億元。

根據(jù)互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療健康產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟早前發(fā)布的《2018醫(yī)療人工智能技術(shù)與應(yīng)用白皮書》指出，基因檢測(cè)就是通過解碼從海量數(shù)據(jù)中挖掘有效信息，目前高通量測(cè)序技術(shù)的運(yùn)算層面主要為解碼和記錄，較難以實(shí)現(xiàn)基因解讀，所以從基因序列中挖掘出的有效信息十分有限。人工智能技術(shù)的介入可改善目前的瓶頸。通過建立初始數(shù)學(xué)模型，將健康人的全基因組序列和RNA序列導(dǎo)入模型進(jìn)行訓(xùn)練，讓模型學(xué)習(xí)到健康人的RNA剪切模式。之后通過其他分子生物學(xué)方法對(duì)訓(xùn)練后的模型進(jìn)行修正，最后對(duì)照病例數(shù)據(jù)檢驗(yàn)?zāi)Ｐ偷臏?zhǔn)確性。

于世輝博士：

現(xiàn)任金域醫(yī)學(xué)高級(jí)副總裁、首席科學(xué)官，哈爾濱醫(yī)科大學(xué)特聘教授及博士生導(dǎo)師。1985年畢業(yè)于哈爾濱醫(yī)科大學(xué)，獲醫(yī)學(xué)學(xué)士學(xué)位。隨后又分別于1988年獲得醫(yī)學(xué)遺傳學(xué)碩士學(xué)位、1993年獲得醫(yī)學(xué)遺傳學(xué)博士學(xué)位。1994年至1996年，在日本濱松醫(yī)科大學(xué)從事分子及生化遺傳學(xué)的博士后研究。2008年，他首次系統(tǒng)地將瞬時(shí)無細(xì)胞分子克隆或特異性DNA序列體外引物定向酶促擴(kuò)增技術(shù)（PCR方法）應(yīng)用于基因芯片臨床檢測(cè)結(jié)果的驗(yàn)證，開發(fā)了多種下代測(cè)序檢測(cè)項(xiàng)目。在世界上首先鑒定了多種人類基因組疾病，發(fā)表了70多篇論文并參與編寫多部著作。于2011年加盟金域醫(yī)學(xué)，帶領(lǐng)金域團(tuán)隊(duì)致力于搭建中國(guó)人的單基因遺傳病基因組數(shù)據(jù)庫。

文/廣州日?qǐng)?bào)全媒體記者 文靜

圖/廣州日?qǐng)?bào)全媒體記者 邱偉榮（除署名外）

視頻/廣州日?qǐng)?bào)全媒體記者 魏雄峰