跨学科研究团队使用人工智能快速发现个性化的癌症治疗方法
LSU研究人员已经建立了一个由人工智能驱动的癌症药物发现引擎，该引擎很快就可以根据患者的小细胞样本匹配任何类型的癌症，并且最有可能治愈该癌症。
LSU健康新奥尔良/ LCMC健康癌症中心主任，外科肿瘤学家John Stewart博士说：“LSU利用人工智能进行精准医疗的工作将使我们能够为每位患者设计新的分子驱动疗法。
一个跨学科的LSU研究团队，包括兽医学院，理学院，工程学院和计算与技术中心的成员，正在使用人工智能或AI来更快，更经济地发现癌症的个性化治疗方法。
研究人员开发了最初设计用于映射复杂社交网络的算法，例如Facebook使用的社交网络，研究人员创建了一个名为癌症组学网络的癌症药物发现引擎。它结合了大量分子数据集的三维图形表示，包括癌细胞系，药物化合物以及蛋白质 - 蛋白质相互作用。一旦人工智能进行分析和互联，它们就能更清晰地了解特定癌症对特定药物的反应，从而消除了当前肿瘤学中的大部分猜测。
“癌症是一种非常复杂的疾病，”LSU计算生物学副教授米哈尔·布赖林斯基说。
“有数百种不同类型的癌症，每种类型的组织都有某种癌症 - 并且有许多不同的亚型 - 所以可能的癌症靶点存在巨大的差异。与此同时，制药公司已经开发了数百种抗癌药物，但并非所有药物都对所有癌症都有效。今天，你不能说'这种药物会起作用'。但有了癌症组学网，我们可以做出更准确、更快速的预测。
研究人员已经完成了对乳腺，前列腺和胰腺细胞系的初步研究，这些细胞是可用于医学研究的人类癌细胞，它们是最具侵略性和最难治疗的细胞之一。他们训练他们的人工智能识别特定癌症和控制体内激酶产生的癌症药物之间的有意义的联系。
激酶是一种酶，是细胞通讯和细胞生长的生物催化剂。使用降低激酶活性的药物，可以抑制癌细胞的生长。但是，激酶抑制药物对某种类型的癌症有多有效，这涉及相当大的猜测。此外，市场上最有效的药物有时不被考虑，因为它只适用于其他疾病。
癌症组学网可以克服这些挑战。与分子速度测年一样，研究人员的人工智能可以快速将癌细胞系与可能是其最“有毒伴侣”的药物或最重要的相反方式(即它们的基因表达谱)相匹配。在测试了六种这样的组合之后，在被该团队的AI识别之前，所有这些组合都是未知的，研究人员发现了一些非凡的东西 - 六种组合中的四种起作用。癌症的增长被减缓，甚至逆转。
“通常，如果你随机选择六种组合，什么都不会起作用，”布林斯基说。“我希望，祈祷至少有一个会起作用，但相反，我们有四个。
“这些预测对人们来说几乎是不可能的，但复杂的问题自然是人工智能的一个非常好的目标，”Brylinski继续说道。
“我们最大的挑战是弄清楚如何将癌症直观地表示为图形或网络，其中图形中的每个节点都是蛋白质。我们在人体细胞中大约有19，000种这样的蛋白质，包括癌细胞，这些蛋白质通过边缘相互作用。你可以想象这些关系与简单的基因特征相比是多么复杂，这就是人们传统上如何处理发现有效抗癌药物的问题的方式。
深度学习被认为是最像人类的人工智能类型，因为它能够独立地进行“思考”和决策，已经开始对生物学研究和生物医学应用产生重大影响。这是由于人工智能能够从高维和复杂的数据中提取模式，例如药物分子和癌细胞之间的相似性和差异性。
斯图尔特博士说：“在路易斯安那州，我们有一些全国最差的癌症预后，年轻患者的癌症发病率更高。“这就是为什么精准医学的出现如此重要 - 因为它促进了癌症的靶向治疗。
在斯图尔特博士职业生涯的早期，肿瘤学家认为癌症是特定于其位置的，例如一名患者的肺癌与另一名患者的肺癌相似。
“我们假设分子一致性，”斯图尔特博士说。“但我们现在所理解的是，癌症是数百种疾病，在遗传方面存在差异。例如，基因组测试与AI相结合可能会发现结肠肿瘤具有与乳腺癌相似的基因突变谱，并且容易受到相同的靶向治疗的影响。
斯图尔特博士认为，这可以为路易斯安那州的每个人带来更有效的癌症治疗 - 无论个体差异如何 - 并有助于克服健康差异。
“LSU利用人工智能进行精准医疗的工作不仅使我们能够为每位患者设计新的分子驱动疗法，而且还使我们能够了解如何为农村社区的患者提供预防性服务，”他说。
正在进行的LSU合作涉及在巴吞鲁日主校区进行的干湿实验室研究。人工智能开发和计算生物学或“干”理论之后，在LSU兽医学院对实际癌细胞进行动手研究。
湿实验室工作由研究助理教授布伦特·斯坦菲尔德(Brent Stanfield)领导，他在使用病毒治疗各种疾病方面拥有丰富的经验，这可能是一种奇怪但有趣的方法，并操纵细胞 - 利用病毒的力量快速有效地进入细胞，但具有无害或有益的最终结果。
“在这项研究中，我们使用慢病毒向每个癌细胞递送荧光报告基因，”斯坦菲尔德说。“这并没有在生理上改变细胞，它只是充当了一个快递员来标记细胞，使它们更容易用显微镜看到，所以我们在应用每种药物之前和之后更容易计数癌细胞。
“我喜欢这项工作，”斯坦菲尔德继续说道。“我每天醒来都这样做。我真的很感激LSU拥有这些大型中心赠款的尖端研究基础设施，因为它确实改变了我们在校园里可以用高通量和高容量筛选技术进行的研究。
接下来，研究人员将把他们的研究范围扩大到激酶抑制药物之外，并利用他们的人工智能大规模发现癌症药物的有效组合。
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