当人工智能遇上免疫疗法：成就了卵巢癌治疗的发现

雪莉·佩克（Shirley Pepke）是加州理工学院的一名计算生物学家。和大部分科研人员一样，发表学术论文对雪莉来说是家常便饭。但她即将在2017年发表的一篇论文，却显得有些特别。

这项关于卵巢癌治疗的发现，首个应用对象正是她本人。

突如其来的晚期卵巢癌

雪莉是一名半路出家的生物学家。拥有物理博士学位的她原本是一名软件工程师，并曾协助NASA开发了一款用于火箭发射的人工智能程序。随后，她将自己在算法开发上的专长应用到了生物学领域，以分析和处理高通量的基因组数据。

2013年，雪莉的身体出现了一些不适，检查的结果也证实了她的担心——骨盆的超声扫描显示，她患有晚期卵巢癌，肿瘤已经扩散到了她的整个腹腔。医生告诉雪莉，她活满5年的概率不到40％。

听说这个消息后，雪莉立刻决定要用计算生物学的方法研究自己的肿瘤。她想要利用大数据的力量，找到为何不同人对癌症的反应有所不同。从这些数据中，她希望能找到治疗自己癌症的方法。

为治疗自己的癌症，她带来了造福卵巢癌患者的人工智能

▲计算生物学也许能带来新的治疗线索（图片来源：H－ITS．org）

“留给我的时间不多了。我的女儿才2岁半，我要尽可能延长我的生命，而不是被动地祈祷一切会变好，”雪莉说：“我非常擅长用计算的方法研究复杂系统，研究癌症对我来说最自然不过了。”

在得知雪莉的病情后，同事们也及时向她伸出了援手。一些同事帮她联系了加州地区的科研人员，并协助雪莉对肿瘤进行了测序。这些基因测序的结果能确定雪莉肿瘤中特有的基因突变，并有望寻找到潜在的靶向治疗方法。然而结果让雪莉失望了——基因测序找到的突变并没有多少治疗上的指导意义。

另一些同事则为她提供了大量基因表达的数据，期望能找到一些基因组没有提供的信息。“基因表达的数据能告诉我从DNA到蛋白所需的时间，有多少蛋白会被合成，以及基因上有没有表观遗传的修饰，”雪莉说：“这也许会影响到肿瘤对疗法的响应。”

然而基因表达的数据库太复杂了。即便是雪莉这样的数据专家，对此也感到难以下手。一条自我拯救的道路，似乎走到了尽头。

当人工智能遇上免疫疗法

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