วัคซีนมะเร็งและปัญญาประดิษฐ์: ชนะสงครามต่อต้านโรคมะเร็งหรือไม่?

เนื้อหา

• การตรวจหาล่วงหน้า
• ปรับปรุงการรักษาที่มีอยู่
• หาการรักษาใหม่
• ไม่มีข้อบกพร่องไม่มีความเครียด - คู่มือแบบเป็นขั้นตอนเพื่อสร้างซอฟต์แวร์ที่เปลี่ยนแปลงชีวิตโดยไม่ทำลายชีวิตของคุณ
• ข้อสรุป

ที่มา: Kittipong Jirasukhanont / Dreamstime.com

Takeaway:

ปัญญาประดิษฐ์เป็นเทคโนโลยีที่สามารถเอาชนะมะเร็งได้หรือไม่? มันเป็นทางออกที่ดีที่สุดของเรา

ด้วยวัคซีนป้องกันมะเร็งที่กำหนดให้มีการทดสอบในมนุษย์ในปลายปีนี้และเทคนิคการตรวจจับขั้นสูงด้วย AI ใหม่ ๆ เข้ามาใกล้กว่าที่เคยชนะสงครามกับโรคมะเร็ง ตอนนี้เราสามารถทำนายโรคที่น่ากลัวที่สุดก่อนที่มันจะเกิดขึ้นและรักษาด้วยยาใหม่ที่สามารถกำหนดเป้าหมายจุดอ่อนของ DNA ที่เป็นเอกลักษณ์ของความร้ายกาจเฉพาะนั้นได้

การตรวจหาล่วงหน้า

การตรวจหามะเร็งให้เร็วที่สุดเท่าที่จะทำได้มีความสำคัญยิ่ง หากมีการวินิจฉัยเนื้องอกในระยะแรกแพทย์สามารถรักษาได้โดยมีโอกาสประสบความสำเร็จสูงกว่าก่อนที่จะมีขนาดใหญ่เกินไป ยิ่งมีการแพร่กระจายของมะเร็งมากเท่าใดโอกาสที่ผู้ป่วยจะรอดชีวิตก็จะลดลง ในบทความก่อนหน้านี้เราได้พูดคุยกันแล้วเกี่ยวกับซอฟต์แวร์ที่ใช้อัลกอริธึมที่สามารถวิเคราะห์รายงานการถ่ายภาพทางการแพทย์ทุกชนิดเพื่อมองเห็นถึงความผิดปกติที่เล็กที่สุดที่สายตามนุษย์ไม่สามารถคาดหวังได้ บางคนแน่นอนว่าพวกเขามีอัตราการตรวจจับที่น่าอัศจรรย์ถึง 88 เปอร์เซ็นต์และสามารถใช้ย้อนหลังเพื่อตรวจสอบประวัติทางการแพทย์ก่อนหน้านี้ทั้งหมดของผู้ป่วยที่ได้รับ (หรือแม้แต่ประชากร) ในเวลาไม่กี่นาที

อัลกอริธึมใหม่ที่ชาญฉลาดซึ่งสามารถมองเห็นรูปแบบเนื้องอกที่ซับซ้อนได้ถูกพัฒนาขึ้นทุกวันและบางส่วนสามารถใช้ในการตรวจหาเนื้องอกได้เร็วที่สุดเท่าที่จะเป็นไปได้ การเริ่มต้นการรักษาโรคมะเร็งที่เรียกว่า Cyrcadia Health พัฒนาแผ่นแปะขนาดเล็กที่สวมใส่ได้ซึ่งสามารถสอดเข้าไปใต้เสื้อชั้นในได้อย่างสะดวกสบายเพื่อตรวจจับการเปลี่ยนแปลงอุณหภูมิภายในเต้านมสตรี การใช้ซอฟต์แวร์การวิเคราะห์การเรียนรู้ด้วยเครื่องทำนายอุปกรณ์สมาร์ทสามารถตรวจจับรูปแบบ circadian ที่ผิดปกติใด ๆ ในเนื้อเยื่อเต้านมและแจ้งเตือนผู้หญิงทันที (และผู้ให้บริการด้านการดูแลสุขภาพของเธอ) จากการทดสอบเบื้องต้นของผู้ผลิตแผ่นแปะที่บรรจุเซ็นเซอร์สามารถตรวจพบเนื้องอกในเต้านมได้มากถึง 80 เปอร์เซ็นต์ (สำหรับข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับวิธีการใช้เทคโนโลยีในด้านสุขภาพลองดูบทบาทของไอทีในการวินิจฉัยทางการแพทย์)

สิ่งที่น่าสนใจยิ่งกว่าคือการเรียนรู้ของเครื่องนั้นถูกผูกไว้เพื่อเปิดโอกาสใหม่สำหรับการตรวจจับในเวลาที่กำหนด สิ่งที่ทำให้โรคมะเร็งเป็นโรคที่ยากที่จะจัดการคือความแปรปรวนอย่างมากของรูปแบบต่างๆ ถึงแม้ว่าจะมีความก้าวหน้าอย่างมากในจีโนมมะเร็ง แต่การเฝ้าสังเกต DNA ของมนุษย์เพื่อสังเกตว่าการกลายพันธุ์ของจีโนมนั้นต้องการการเรียงลำดับอย่างมาก ตัวอย่างและตัวอย่างของความร้ายกาจที่มากขึ้น AI สามารถรวบรวมได้มากขึ้นเท่านั้นมันสามารถเรียนรู้เกี่ยวกับโรคมะเร็งได้มากขึ้นและช่วยลดภาระในการคำนวณลำดับการกลายพันธุ์ที่อาจเกิดขึ้นได้

ปรับปรุงการรักษาที่มีอยู่

ยาเคมีบำบัดแบบดั้งเดิมส่วนใหญ่เป็นที่รู้จักกันดีว่ามีผลเสียต่อร่างกายมนุษย์เช่นผมร่วง, ความเหนื่อยล้าอย่างต่อเนื่อง, การอาเจียนที่เป็นอันตรายและอื่น ๆ อีกมากมาย ใหม่กว่าการบำบัดทางชีววิทยาที่ได้รับการคัดเลือกมากขึ้นได้รับการออกแบบในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมาเพื่อกระตุ้นระบบภูมิคุ้มกันของร่างกายให้ทำหน้าที่ต่อต้านเซลล์มะเร็ง ได้รับการกล่าวขานว่าเป็น "ภูมิคุ้มกันบำบัด" การบำบัดรักษาแบบใหม่เหล่านี้มีความทนทานมากกว่า แต่ก็ยากที่จะคาดการณ์ได้ว่าจะสามารถทำงานกับเนื้องอกที่เฉพาะเจาะจงได้หรือไม่

ตัวอย่างหนึ่งก็คือ PD-1 inhibitors ซึ่งเป็นกลุ่มของโมโนโคลนอลแอนติบอดีที่ทำหน้าที่ป้องกันเซลล์มะเร็งจากการหยุดทำงานของระบบภูมิคุ้มกัน อย่างไรก็ตามผู้ป่วยบางรายมีอัตราการตอบสนองที่ต่ำมากต่อการรักษาประเภทนี้ ตัวอย่างเช่นสารยับยั้ง PD-1 ไม่ทำงานในประมาณ 80 เปอร์เซ็นต์ของผู้ป่วยมะเร็งปอดที่ไม่ใช่เซลล์ขนาดเล็กขั้นสูงซึ่งนำไปสู่การสูญเสียทรัพยากรอย่างมีนัยสำคัญเนื่องจากค่าใช้จ่ายสูงของแอนติบอดีเหล่านี้

Precision Oncology เป็นสาขาใหม่ที่พัฒนาเทคนิคใหม่ที่ปรับปรุงการตัดสินใจการรักษาด้วยการค้นหาตัวอย่างเช่นเฉพาะผู้ป่วยเหล่านั้นที่จะได้รับประโยชน์จากการรักษาที่อธิบายไว้ข้างต้นกับ PD-1 inhibitors นักวิจัยที่ Institut Curie ในฝรั่งเศสกำลังทำงานร่วมกับชาวอเมริกันชื่อ Freenome เพื่อพัฒนาทางเลือกใหม่ที่ไม่ต้องผ่าตัดเพื่อตรวจชิ้นเนื้อศัลยกรรมเพื่อกัดเซาะดีเอ็นเอของมะเร็งในกระแสเลือด Freenomes AI ได้รับการเลี้ยงด้วยข้อมูลที่มาจากผู้ป่วยโรคมะเร็งและได้รับมอบหมายโดยมีเป้าหมายในการค้นหาความเชื่อมโยงใด ๆ ระหว่างผู้ให้บริการชีวภาพในเลือดและผู้ป่วยที่ตอบสนองต่อการรักษา การทดลองทางคลินิกของพวกเขาอาจเป็นครั้งแรกในหลาย ๆ จุดมุ่งหมายเพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพและความแม่นยำของการรักษาด้วยภูมิคุ้มกันที่ทันสมัยช่วยประหยัดทรัพยากรอันมีค่าที่สูญเปล่าไปกับการรักษาผู้ป่วยที่ไม่ได้รับประโยชน์ (เทคโนโลยีกำลังแพร่หลายมากขึ้นในการดูแลสุขภาพ แต่ผู้ป่วยคิดอย่างไรดูที่ผู้ป่วยต้องการอะไรจากเทคโนโลยีการดูแลสุขภาพ?)

หาการรักษาใหม่

ที่เรียกว่า "วัคซีนมะเร็ง" ซึ่งจนถึงขณะนี้ได้รักษาเนื้องอกในหนูได้มากถึง 97 เปอร์เซ็นต์น่าจะเป็นข่าวที่ก้าวล้ำที่สุดในยุคนี้ ที่จริงแล้วเป็นเพียงรูปแบบที่แม่นยำมากขึ้นของการรักษาด้วยภูมิคุ้มกันที่อธิบายไว้ข้างต้นวัคซีนมะเร็งได้รับชื่อจากข้อเท็จจริงที่ว่ามันสามารถป้องกันไม่ให้เนื้องอกกลับมา การรักษาที่น่าอัศจรรย์ใหม่นี้จะเปิดใช้งานระบบภูมิคุ้มกัน T-cells เพื่อกำจัดเซลล์มะเร็งทั่วร่างกาย สิ่งที่ทำให้ "วัคซีน" ใหม่นี้แตกต่างจากการรักษาด้วยภูมิคุ้มกันชนิดอื่นคือสารทั้งสองที่ประกอบขึ้นจากการฉีดโดยตรง ภายใน เนื้องอกเพื่อเปิดใช้งาน T-cells ที่ "หยุดนิ่ง" ด้วยเหตุนี้เซลล์เหล่านี้จึงไม่เหมือนกับเซลล์ T-cell อื่น ๆ ที่พบในร่างกาย แต่เป็นประชากรเฉพาะที่ได้รับการฝึกฝนให้รู้จักโปรตีนที่จำเพาะกับมะเร็ง เมื่อพวกเขาทำลายเนื้องอกภายในเนื้อเยื่อพวกเขาสามารถเดินเตร่ได้อย่างอิสระผ่านการไหลเวียนของเลือดเพื่อค้นหาและทำลายเซลล์มะเร็งอื่น ๆ ที่มีการแทรกซึมเนื้อเยื่ออื่น ๆ (ปรากฏการณ์ที่รู้จักกันในยาเป็น "การแพร่กระจาย")

ไม่มีข้อบกพร่องไม่มีความเครียด - คู่มือแบบเป็นขั้นตอนเพื่อสร้างซอฟต์แวร์ที่เปลี่ยนแปลงชีวิตโดยไม่ทำลายชีวิตของคุณ

คุณไม่สามารถพัฒนาทักษะการเขียนโปรแกรมของคุณเมื่อไม่มีใครใส่ใจคุณภาพของซอฟต์แวร์

ถ้าความคิดนี้ฟังดูน่าเหลือเชื่อนั่นก็เพราะ เราจะชนะสงครามกับโรคมะเร็งทันทีที่วัคซีนนี้เสร็จสิ้นการทดลองและได้รับการเผยแพร่สู่สาธารณะหรือไม่? น่าเศร้าสิ่งต่าง ๆ ไม่ค่อยง่ายนักและการรักษานี้ใช้ได้กับมะเร็งบางชนิดเท่านั้นเนื่องจากมะเร็งแต่ละประเภทได้รับผลกระทบจากระบบภูมิคุ้มกันในวิธีที่ต่างกัน และนั่นคือสิ่งที่ AI จะช่วยเราอีกครั้งในฐานะที่เป็น เครื่อง deus exหรือในกรณีนี้ก การเรียนรู้ด้วยเครื่อง.

บริษัท Evaxion แห่งเดนมาร์กเพิ่งได้รับเงินสนับสนุนเกือบ 1 ล้านเหรียญสหรัฐเพื่อพัฒนาโครงการเรียนรู้ด้วยเครื่องที่จะช่วยให้การรักษาด้วยภูมิคุ้มกันสามารถปรับแต่งตามความต้องการของผู้ป่วยแต่ละรายได้ การกลายพันธุ์ที่นำไปสู่การเติบโตที่ไม่สามารถควบคุมได้ของเซลล์มะเร็งนั้นแตกต่างจากผู้ป่วยสู่ผู้ป่วยและขึ้นอยู่กับจีโนมเฉพาะของเขาหรือเธอ โดยการหาลำดับยีนในเซลล์มะเร็งและเซลล์ที่มีสุขภาพดีจากผู้ป่วย AI สามารถระบุการเปลี่ยนแปลง DNA ของแต่ละคนโดยเฉพาะกับผู้ป่วยที่เป็นมะเร็งแล้วออกแบบวัคซีนแอนติเจนที่อีกครั้งให้มืออันมีค่าแก่ระบบภูมิคุ้มกันของร่างกาย

Evaxion นั้นยังห่างไกลจากการเป็น บริษัท เดียวที่กำลังมองหาโซลูชันที่ปรับแต่งได้ในการรักษาโรคมะเร็งและสิ่งเดียวที่ทำให้ startups ที่แตกต่างกันนั้นไม่ใช่วิธีการ แต่เป็นความสามารถของอัลกอริธึมการเรียนรู้ด้วยเครื่องจักร ไม่ว่าจะเป็น บริษัท ของเดนมาร์กที่จะเป็นผู้ชนะในการแข่งขันในที่สุด แต่จะมีเวลาบอก แต่สิ่งที่สำคัญคือองค์ประกอบที่จะสร้างความแตกต่างคือ AI

ข้อสรุป

หนึ่งในกำแพงที่สูงที่สุดและผ่านไม่ได้มากที่สุดที่ทำให้การรักษามะเร็งมีสิทธิ์ใช้งานเฉพาะในประเทศที่ร่ำรวยที่สุดหรือต่อบุคคลที่ร่ำรวยที่สุดคือเท่าที่ผ่านมาค่าใช้จ่ายสูงเกินไป เทคโนโลยีที่ขับเคลื่อนด้วย AI ใหม่เหล่านี้สามารถช่วยลดของเสียและมีศักยภาพในการลดค่าใช้จ่ายทำให้การรักษาโรคมะเร็งมีราคาไม่แพงมากและ "ประชาธิปไตย" ที่มากขึ้น