在全世界范圍內(nèi),癌癥是最為主要的致死原因之一。但很多人其實(shí)沒有意識到,殺死這些病患的,其實(shí)并不是最初的癌癥,而是癌癥發(fā)生的轉(zhuǎn)移。事實(shí)上,超過90%的癌癥患者是因?yàn)榘┌Y轉(zhuǎn)移才去世的。既然癌癥轉(zhuǎn)移那么兇險(xiǎn),我們開發(fā)一點(diǎn)藥物,抑制癌癥轉(zhuǎn)移不就好了?說起來容易做起來難。由于癌癥的復(fù)雜性,很多時(shí)候,我們并不知道癌癥為何轉(zhuǎn)移,如何轉(zhuǎn)移,又會轉(zhuǎn)移到何處。更糟糕的是,由于我們的身體不是透明的,現(xiàn)有的技術(shù)也很難讓科學(xué)家們看清身體里究竟發(fā)生了什么。
今天《細(xì)胞》雜志封面所介紹的一項(xiàng)重磅研究,可能讓這一切成為歷史。
這項(xiàng)研究來自德國紐倫堡的組織工程和再生醫(yī)學(xué)研究所(Institute for Tissue Engineering and Regenerative Medicine),通訊作者是Ali Ertürk教授。大家可能沒有聽說過他的名字,但他的團(tuán)隊(duì)先前曾帶來了一種叫做vDISCO的黑科技,可以把小鼠的身體變透明。這樣一來,我們就可以看到這些動(dòng)物身體深處的細(xì)胞了。
能看到這些細(xì)胞,就有機(jī)會找到其中的轉(zhuǎn)移癌細(xì)胞。但純靠人工去尋找依然費(fèi)時(shí)費(fèi)力,沒有實(shí)際的應(yīng)用價(jià)值。為了快速找到小鼠身體里的所有癌癥轉(zhuǎn)移跡象,研究人員們利用深度學(xué)習(xí)技術(shù),開發(fā)了一種叫做DeepMACT的算法。它不僅能幫助我們找到小鼠體內(nèi)的癌癥轉(zhuǎn)移,還可以告訴我們,哪些轉(zhuǎn)移位點(diǎn)已經(jīng)被藥物“盯上了”,又有哪些位點(diǎn)“逃之夭夭”。
更令人欣喜的是,這種深度學(xué)習(xí)算法,只需要不到一個(gè)小時(shí)就可以完成所有的分析工作,且準(zhǔn)確率和人類專家相當(dāng)。相比之下,如果讓人類來完成同樣的工作量,則可能需要花上幾個(gè)月的時(shí)間。
參考資料:
[1] Chenchen Pan et al., (2019), Deep Learning Reveals Cancer Metastasis and Therapeutic Antibody Targeting in the Entire Body, Cell, DOI: https://doi.org/10.1016/j.cell.2019.11.013
[2] New algorithm detects even the smallest cancer metastases across the entire mouse body, Retrieved December 12, 2019, from https://www.eurekalert.org/pub_releases/2019-12/hzm--nad121019.php