只需一個AI，9808名癌症患者對藥物的臨床反應，全能預測。
而且結果和臨床觀察表現一致。
這是由紐約市立大學Lei Xie團隊帶來的最新成果CODE-AE（context-aware deconfounding autoencoder）。
它提出一種新型的上下文自編碼模型，可以預測不同患者對藥物的特異性反應。
這將對新藥開發和臨床試驗產生重大影響。
要知道，傳統模式下一種新藥開發、試驗、完全上市，中間需要近10年的時間，消耗的資金也空前龐大，動輒就是10億美元。
週期會如此之長，是因為新藥在人體內的反應難以預測，往往需要反覆試驗進行測試。
而如果AI能夠利用數據進行預測，將大幅縮短新藥上市時間，降低成本。
目前，研究登上Nature子刊《Nature Machine Intelligence》。
簡單來說，CODE-AE是利用新藥在體外細胞驗證上的數據，來預測藥物在人體身上會產生的反應。
這樣就避免了AI模型訓練對病人臨床資料的依賴。
過去AI在臨床反應預測上效果一直不算好的最大原因，便是想要收集海量、連續臨床反應數據實在是太難了。
從機制上來看，研究人員將藥物生物標記分為了源域（source domain）和目標域（target domain）。
源域表示和測試樣本不同的領域，但是有豐富的監督訊息，在這裡可以理解為體外細胞驗證的數據。
目標領域是測試樣本所在的領域，無標籤或只有少量標籤，也就是病患資料。
將不同領域的資料特徵對應到同一個特徵空間，使其在該空間中的距離盡可能近。
於是在特徵空間中對源域訓練的目標函數，就可以遷移到目標域，提高目標域上的準確率。
放在該研究背景下，源域和目標域都是藥物生物標記的資料特徵，即藥物標靶的資料特徵。
具體來看模型框架，主要分為三個部分：預訓練、微調和推理。
預訓練主要用了自監督學習，建構一個特徵編碼模組，將體外細胞資料和病患資料的未標記基因表現譜，映射到嵌入空間。這樣一來可以把一些混雜因素排除掉，讓兩種資料的潛入分佈一致，以消除系統偏差。
微調階段，是在預訓練的基礎上再加一個監督模型，並利用已經標記的體外細胞資料來進行訓練。
最後在推理階段，先從預訓練中獲得的患者去歧對其嵌入，然後再利用調優後的模型，來預測患者對藥物的反應。
在這種模式下，CODE-AE具備兩個特點。
第一，它可以提取不連貫樣本中的常見生物訊號和私有表示，從而排除掉由於資料模式不同所帶來的干擾。
第二，將藥物反應訊號和混雜因素分開後，還可以實現局部對齊。
總結來看，CODE-AE可以理解為在標記和無標記資料的非相干資料模式嵌入空間中，選擇唯一特徵的過程。
為了論證模型的有效性，研究人員對9808位癌症患者的藥物適用情況進行預測。
如果模型對病人狀況預測出的位點結果，和他所使用的藥物標靶有關，就證明預測是正確的。
然後，研究人員將患者分為100個聚類，將59種藥物也分為30個聚類。
透過這種分析方法，可以讓具有相似藥物反應譜的患者被分在一起。
在此，我們以肺鱗狀細胞癌患者（LSCC）和非小細胞肺癌患者（NSCLC）的聚集為例。
在59種藥物中，LSCC最敏感的藥物為吉非替尼、AICAR和吉西他濱。
其中吉非替尼、AICAR的作用標靶都是一種表皮生長因子受體(EGFR)，吉西他濱常被用於沒有EGFR突變的非小細胞肺癌治療。
論文表示，和這些藥物作用模式一致，CODE-AE發現使用吉非替尼、AICAR的患者，藥物反應圖譜相似。
也就是說，CODE-AE發現了患者治療的正確靶點，即可以預測適用藥物。
如上研究團隊來自紐約市立大學。
通訊作者為Lei Xie，他本科畢業於中國科學技術大學高分子物理專業。
碩士畢業於羅格斯大學電腦科學；博士同在羅格斯大學，但拿的是化學系學位。
據了解，研究團隊下一步將發展CODE-AE對新藥臨床反應在濃度、代謝方面的預測功能。
研究人員表示，該AI模型還有可能被調整為用於預測藥物對人體的副作用影響。
值得一提的是，Nature子刊《Nature Machine Intelligence》專門關注人工智慧和生命科學跨學科應用研究，每年收錄論文平均數量約60篇。
論文網址：https://www.nature.com/articles/s42256-022-00541-0
參考連結：https://phys.org/news/2022-10 -ai-accurately-human-response-drug.html
##以上是華人團隊成功開發AI預測癌症病人適用藥物，成果發表在Nature子刊上的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！
