毛里求斯:“战胜癌症是医学研究的圣杯之一”

VIEBEG联合创始人兼首席商务官Alex Musyoka向客户解释成为数据驱动型医疗保健提供商的重要性。
2021年4月18日
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利用人工智能在癌症诊断研究方面的重大突破成为了几家国际出版物的头条新闻。其核心是一位来自毛里求斯东部小村庄Grande Retraite的同胞。我们找到了他,请他告诉我们更多关于这项研究将如何对对抗癌症产生影响,以及他是如何从一个许多人从未听说过的村庄来到最负盛名的研究中心之一的。一个你不想错过的成功故事。

你因为在使用人工智能进行癌症诊断方面的研究取得突破而登上头条。请告诉我们人工智能是如何应用于这项技术的。

人工智能指的是不同类型的系统,这些系统可以模拟人类智能的某些方面,并在没有明确告知如何做出某些决定的情况下做出某些决定。我们在这个项目中使用的人工智能被称为机器学习(ML)。它是一个由程序组成的子组,这些程序可以通过分析大量的例子来学习。在某种程度上,它会检查人类做出的决定,并学习未来执行类似任务的自己的规则。

你是怎么使用人工智能的?

我们在这里使用人工智能来执行两项主要任务。首先,在大量的细胞群图像中识别每一个细胞。其次,根据细胞内的酸性模式来确定每个细胞的疾病状态。

你为什么要这么做?目前的癌症诊断方法有什么问题?

目前的黄金标准是,每当临床医生认为肿块可能是非良性的时候,就进行活检。然后病理学家在显微镜下对活检组织进行染色和分析。这有三个主要问题:首先,病理学家必须评估的样本数量太多,他们没有足够的时间在单个样本上花费大量时间。其次,在初始阶段,健康细胞和癌细胞之间的差异可能非常微小,因此评估在很大程度上依赖于病理学家的经验。此外,在初始阶段,与大量健康细胞相比,癌细胞的数量可能非常低。因此,人眼很难发现那些少数的癌细胞。

这和你提出的技术有什么不同?

我们的技术解决了这三个问题。我们开发了一个AI模块,能够从大型活检图像中识别单个细胞并将其裁剪出来(通常从每个活检样本中获得超过100万个单个细胞)。随后,对每个细胞进行单独分析。这使得我们的系统能够检测到异常,即使存在于极少数细胞中。然后,第二个人工智能模块对这些单个细胞进行分析,该模块经过训练,可以识别和量化通常在癌症中发现的模式。其优点是人工智能模型可以在庞大的数据集上进行训练,因此在有限的意义上,可以获得病理学家通常需要数年才能获得的经验。最后,该系统可以为每个样本打分(连同注释),并使病理学家能够更有效地分配他的时间到每个样本上。

人工智能如何确定一个细胞是癌变的还是健康的?

细胞内不同的区域往往有非常特定和严格控制的pH值(酸度的一种测量方法)。在一些癌症中,已经观察到在细胞内的几个区室中有不恰当的pH维持。我们的技术建立在这些知识的基础上,以了解在健康细胞中发现的pH值模式(pH指纹)以及在癌症细胞的不同阶段发现的pH值模式。随后,它可以将从患者细胞中获得的指纹与之前了解到的指纹进行比较,并确定患者细胞发生癌变的概率以及疾病的阶段。

“其优势在于,人工智能模型可以在庞大的数据集上进行训练,因此在有限的意义上,可以获得病理学家通常需要数年才能获得的经验。”

从目前的研究来看,这是一个全新的概念吗?

声称它是一个全新的概念是不正确和不公平的。科学突破很少出现这种情况,尤其是在癌症诊断等热门领域。总会有来自世界各地的团队使用各自的策略进行合作或比赛。科学家的工作之一是跟踪该领域的其他人在做什么,以避免冗余,并根据其他实验室的发现调整自己的方法。十多年来,人们探索了涉及人工智能的不同方法来改善癌症诊断。例如,我读博士的团队专门开发人工智能模块,以识别DNA中的模式,以确定细胞是否癌变。严格的竞争、合作、同行评审和验证确保了一些非常好的配置(通常整合了几个团队的研究),提供最佳的准确性和额外的好处,最终将出现并被采纳为医院的标准做法。

那么你的项目到底有什么不同呢?

我们在这个项目中所做的不同之处在于利用了这样一种知识,即pH值的维持在癌细胞中通常会被破坏,这一方法效果很好。除了高度的准确性,我们的系统的附加优势包括能够在不杀死细胞的情况下进行诊断,从而能够对样品进行额外的分析。它还允许检测数量非常少的癌细胞,同时相对便宜和快速。

这是怎么发生的?我的意思是你是如何从传统研究转向这种新型研究的?

近十年来,世界各地顶尖大学和研究机构的学术研究方式发生了有趣的变化。多学科和定量生物医学研究正在得到大量投资,回报也是前所未有的。越来越明显的是,一些生物医学问题需要多学科的方法,我相信这一趋势只会进一步加强。

你是怎么卷进这一切的?

我很幸运能在正确的时间出现在正确的地点。在新加坡国立大学(NUS)攻读生物医学学位时,出于个人兴趣,我还选修了物理、数学和计算机方面的课程。这随后使我能够在最后一年的研究项目中展示多学科方法。幸运的是,与此同时,新加坡国立大学的一个研究所,机械生物学研究所(MBI),正在考虑多学科博士课程的候选人。我被这个项目录取了,这就是我如何开始专门研究计算机视觉和机器学习解决方案,以理解和解决生物医学问题。博士毕业后,我加入了新加坡国立大学生物医学工程系一个专注于医疗设备开发的团队。正是这种互补的契合,最终形成了这个项目。

“在过去的几十年里,我们已经取得了巨大的进步,如果及时发现,现在有几种癌症是完全可以治愈的。”

完成这样一个项目需要多长时间?

虽然该项目目前的形式是在2019年正式启动的,但我已经开发这些工具很多年了。例如,在我的博士研究期间,我开发了一个计算机视觉算法来识别和跟踪拥挤人群中的单个运动细胞。我还创建了一个模块,从大图像中提取它们,并单独分析它们。当时,这些工具是用来研究肌瘤疾病的,但现在已经被用于这个项目。因此,通常很难给出此类项目的确切期限。它们是建立在我们团队以及来自世界各地的其他团队多年和几十年的研究成果之上的。无论何时取得了一项突破,重要的是要认识到它不仅有实现它的团队的贡献,还有来自世界各地的许多过去和现在的科学家的贡献。

我也很好奇,你是如何从一个普通的背景,从格兰德隐居到新加坡国立大学的?

在我的CPE考试之后,我被Collège du Saint Esprit接受了我的中学教育。在那段时间里,我有幸结识了几位优秀的老师,无论是校内外的,都是他们培养了我的好奇心和求知欲。与此同时,我的父母、亲戚和亲人都为我提供了良好的学习环境,让我在学习中发挥出自己的优势。在顺利完成我的高等学校证书后,我申请了几个我感兴趣的本科课程。在考虑了所有积极的反馈以及奖学金/经济援助的选择后,新加坡国立大学成为了我的最佳选择。由于新加坡国立大学提供的慷慨奖学金和经济援助,我得以完成学业,并最终还清了我的学习贷款。

接下来该怎么做?

现在我们已经完成了实验验证,并通过了同行评审,我们已经开始与临床合作伙伴合作进行临床验证。我们目前正在优化该系统,并探索使用该技术从患者的尿液样本中检测癌细胞的可行性。初步结果看起来很有希望,所以我很乐观。

根据你的说法,我们什么时候才能开始在对抗癌症的斗争中取得进展?

癌症可以说是最复杂的疾病之一,战胜癌症是医学研究的终极目标之一。在过去的几十年里,我们已经取得了巨大的进步,如果及时发现,一些癌症现在是完全可以治愈的。因此,虽然这场斗争远未结束,我也无法给出一个时间表,但我们已经产生了影响,而且随着我们的前进,这种影响只会越来越大。

十年后癌症患者的希望是什么?

目前与癌症的斗争主要有三个方面,即识别易感标志物、及时诊断和有效治疗。从目前的趋势来看,未来十年将在各个方面都取得非凡的进展。基因测序成本的急剧下降加快了我们识别包括癌症在内的各种疾病的遗传标记的速度。与此同时,我们对癌症了解的增加和工程技术的进步正在产生更好的诊断工具,可以在疾病开始时就发现疾病。我们在个性化医疗和基因治疗等新领域的投资也获得了令人鼓舞的回报。所有这些都得益于我们不断增长的计算能力。因此,十年后,我想象越来越多的人能够在某些疾病发作之前就获得他们的个人基因资料以及他们患某些疾病的风险。在没有潜在易感性的情况下,我们仍然能够在早期阶段发现肿瘤,并提供定制的和更有效的治疗方法。

就您个人而言,您是否有将您的专业知识带回毛里求斯的计划?

无论我身在何处,毛里求斯永远是我的家。我当然希望以任何可能的方式和形式为毛里求斯作出贡献。虽然我计划在某个时候回来,但获得尽可能多的国际经验是我目前的重点。话虽如此,我相信有很多方法可以促进毛里求斯的科学发展,我正在不断探索这些方法。

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