本文转载自“药明康德AI”。
近日，伦敦癌症研究院的学者利用人工智能技术分析了卵巢癌细胞的外表特征和基因特性，有望加速癌症治疗靶点的发现。
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研究人员利用AI分析了来自514个卵巢癌病人的组织样本，其中共包含了超过1.5亿个细胞。通过AI分析，研究人员鉴别了恶性肿瘤细胞和其他细胞在外形、基因上的区别，还发现了免疫系统在“侦查”癌细胞上的弱势。研究论文发表在近期的《Nature Communications》中。
研究中，AI系统全面地分析了样本组织细胞的形状和内含物质，特别是包含了人体遗传物质的细胞核。研究发现，卵巢癌细胞的细胞核上有很多的斑块，而正常的细胞核应该是圆形或椭圆形的。数据表明，细胞核中斑块的出现通常都是恶性肿瘤的标志。在此情况下，患者的五年生存率仅有15%，远低于其他卵巢癌患者的53%。
从细胞核的外形再深入到DNA层面，研究者还发现这些不正常的癌细胞中，可修复DNA的基因更少，比如BRCA1基因。这种基因是首个被发现的遗传性乳腺癌易感基因，与遗传性乳腺癌和卵巢癌有紧密的联系。也正因于此，很多乳腺癌和卵巢癌的药物都会利用这个靶点来进行治疗。
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值得一提的是，研究没有使用常规的基因测序数据来发现这些靶点，而是用AI系统直接进行筛选得出。这也为未来检测肿瘤细胞提供了一种新的思路：未来的临床诊断中，或许无需使用基因检测的方式来诊断遗传性乳腺癌和卵巢癌。
同时，研究还发现这些异化的癌细胞会产生一种策略来躲避免疫系统，从来加重患者病情，导致预后变差。研究的主导人Yinyin Yuan博士表示：“免疫疗法可以针对这种躲避机制来实现更有效的治疗。”
AI对肿瘤细胞精准的筛选和判断为癌症的诊疗提供了新的参考。医生可以根据患者的肿瘤类型有针对性地制定治疗方案。Yuan博士特别指出了PARP抑制剂对于肿瘤的的治疗。这种癌症疗法已经获得美国FDA的批准用于临床使用，用于对有BRCA基因缺陷的肿瘤进行治疗。
参考资料：
[1] AI Discovers Misshapen Cells in Ovarian Cancer Patients That Present New Drug Targets. Retrieved Jan 17, 2019 from https://www.biospace.com/article/ai-testing-discovers-misshapen-cells-in-ovarian-cancer-patients-that-present-new-drug-targets/
[2] AI Picks Out 'Shapeshifting' Cancer Cells, Revealing Potential New Drug Targets. Retrieved Jan 17, 2019 from https://www.forbes.com/sites/victoriaforster/2019/01/14/ai-picks-out-shapeshifting-cancer-cells-revealing-potential-new-drug-targets/#44ab02be47e4
