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科學家開發(fā)出人工智能系統(tǒng)，讓AI為癌癥患者匹配最佳藥物組合

日期:2020-10-28

科學家開發(fā)出人工智能系統(tǒng)，讓AI為癌癥患者匹配最佳藥物組合

對于癌癥療法而言，每年會有數(shù)十種新療法進入臨床試驗，但最終只有不到4％的藥物獲得FDA的批準。盡管造成這一結(jié)果的影響因素有很多，但主要問題在于，我們并不完全了解特定癌癥對治療的反應方式或原因。因此，目前無法以最佳方式將合適的藥物組合，并與合適的患者相匹配。
不過，人工智能的出現(xiàn)或許能助我們一臂之力。大多數(shù)機器學習模型都是“黑匣子”，它們不需要了解或關(guān)注預測結(jié)果的生物學機制，就能針對預測準確性進行優(yōu)化。
近日，來自美國加州大學圣地亞哥分校醫(yī)學院的研究人員表示，他們已經(jīng)創(chuàng)建了一個名為DrugCell的新人工智能（AI）系統(tǒng)，該系統(tǒng)讓腫瘤與最佳藥物組合相匹配成為可能。使用DrugCell，在輸入有關(guān)腫瘤的數(shù)據(jù)后，系統(tǒng)會返回最知名的藥物、控制對該藥物反應的生物學途徑以及最佳藥物組合。相關(guān)研究成果發(fā)表于《Cancer cell》上。

//doi.org/10.1016/j.ccell.2020.09.014
先前，研究人員開發(fā)出一個可見神經(jīng)網(wǎng)絡（VNN），用于模擬簡單的真核細胞——釀酒酵母。該系統(tǒng)能夠準確預測基因突變對細胞生長反應的影響，同時確定驅(qū)動這些預測的最相關(guān)的分子途徑。
在此基礎上，他們創(chuàng)建了一種名為“DrugCell”的VNN，可模擬人類癌細胞對治療性化合物的反應。DrugCell將模型的內(nèi)部工作原理與人類細胞生物學的層次結(jié)構(gòu)相結(jié)合，從而可以預測任何癌癥中任何藥物的反應，并設計有效的聯(lián)合療法。
細胞藥物反應是一個復雜的現(xiàn)象，取決于生物學和化學因素。為了在可解釋的模型中捕獲藥物反應的這兩個決定因素，研究人員將DrugCell設計為具有兩個分支的神經(jīng)網(wǎng)絡，第一個分支是VNN，它是根據(jù)人類基因（GO）數(shù)據(jù)庫中記錄的2086個生物過程建模的，用于模擬人類細胞中分子子系統(tǒng)的層次結(jié)構(gòu)。這些子系統(tǒng)中的每一個，從涉及小蛋白復合物（例如b-連環(huán)蛋白破壞復合物）到較大的信號傳導途徑（例如MAPK信號傳導途徑）到總體細胞功能（例如糖酵解）的子系統(tǒng)，都分配了一組人工神經(jīng)元來代表該子系統(tǒng)的狀態(tài)。VNN總共使用了12516個神經(jīng)元，這些神經(jīng)元分層分布在六個不同的層中。

DrugCell 設計
DrugCell的第二個分支是傳統(tǒng)的人工神經(jīng)網(wǎng)絡（ANN），其中嵌入了藥物的Morgan指紋，即化學結(jié)構(gòu)的標準向量表示形式。該模型中兩個分支（VNN嵌入細胞基因型和ANN嵌入藥物結(jié)構(gòu)）的輸出被合并到單層神經(jīng)元中，然后被整合以產(chǎn)生給定基因型對特定治療的反應。此外，該模型通過對1,235種腫瘤細胞系對684種藥物的反應進行了訓練。
結(jié)果表明，DrugCell能夠準確預測細胞系對治療的反應（所有細胞系-藥物對的總準確度為：spearman相關(guān)系數(shù)=0.80）。此外，預測的組合改善了患者來源的異種移植腫瘤模型中的無進展生存期，并且可以將ER陽性乳腺癌患者的臨床結(jié)果分層。

研究的所有（細胞系，藥物）對中，預測與實際的藥物反應

源自患者的異種移植腫瘤的聯(lián)合指導治療
DrugCell共接受了1200多種腫瘤細胞系對近700種FDA批準藥物和實驗性治療藥物的反應的培訓，總共有500,000多種細胞系/藥物配對。
第一作者Kuenzi說：“我們對DrugCell從實驗室細胞系轉(zhuǎn)化為小鼠和患者的腫瘤以及臨床試驗數(shù)據(jù)的能力感到驚訝。但我們的最終目標是使DrugCell進入診所，為患者謀福利。因此，仍有許多工作要做。”
研究人員同時強調(diào)，雖然1200個細胞系是一個好的開始，但它不能代表癌癥的完全異質(zhì)性。研究團隊現(xiàn)在正在添加更多的單細胞數(shù)據(jù)，并嘗試不同的藥物結(jié)構(gòu)。他們還希望與現(xiàn)有的臨床研究合作，將DrugCell嵌入診斷工具中，并在現(xiàn)實中對其進行前瞻性測試。

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