人工智能、大數據等現代信息技術(shù)給社會(huì )生產(chǎn)生活帶來(lái)了便利。與此同時(shí)，這些技術(shù)也有力地促進(jìn)了中醫藥的現代化發(fā)展。

近年來(lái)，中國工程院院士、國醫大師張伯禮帶領(lǐng)團隊遵循中醫藥自身發(fā)展規律，充分利用現代科學(xué)成果和技術(shù)方法，鞏固和發(fā)揚中醫藥特色優(yōu)勢，促進(jìn)中醫藥現代化、產(chǎn)業(yè)化并走向世界，推動(dòng)中醫藥高質(zhì)量發(fā)展。

近日，張伯禮在接受科技日報記者獨家專(zhuān)訪(fǎng)時(shí)表示，要始終堅持走中醫藥理論精髓和現代技術(shù)深度融合的中醫藥守正創(chuàng )新和傳承發(fā)展之路，這也是中醫藥應走的現代化之路。

先進(jìn)科學(xué)技術(shù)為我所用

記者：您在前不久召開(kāi)的數智賦能大健康產(chǎn)業(yè)新質(zhì)生產(chǎn)力暨第四屆中醫藥國際發(fā)展大會(huì )上表示，中醫藥現代化是時(shí)代使命，中醫藥與人工智能的結合是必然的發(fā)展趨勢。您認為，以人工智能為主的現代信息技術(shù)在中醫藥現代化發(fā)展中扮演著(zhù)什么樣的角色？

張伯禮：中醫藥傳承創(chuàng )新發(fā)展，離不開(kāi)數字化賦能?，F代科技是中醫藥發(fā)展的“翅膀”，“翅膀”越硬，就飛得越高越遠。當前中醫藥發(fā)展具有高科技、高效能、高質(zhì)量的特征，符合新發(fā)展理念，也將成為重要的先進(jìn)生產(chǎn)力。

近年來(lái)，人工智能、區塊鏈大數據等現代信息科學(xué)技術(shù)迅猛發(fā)展，有力地促進(jìn)了中醫藥現代化。人工智能也為中醫藥帶來(lái)了新的發(fā)展機遇。我總說(shuō)，要將當前先進(jìn)的科學(xué)技術(shù)為我所用。在先進(jìn)科學(xué)技術(shù)的幫助下，中醫藥領(lǐng)域現代化的成果會(huì )源源不斷出現。大模型、云計算等技術(shù)將促進(jìn)中醫藥在疾病防治、健康管理、藥物研發(fā)等方面取得更大的成果，為人類(lèi)健康事業(yè)作出更突出的貢獻。

記者：您可否舉例介紹，在推進(jìn)中醫藥現代化的過(guò)程中，您帶領(lǐng)團隊都做了哪些具體工作？

張伯禮：自20世紀90年代起，我先后承擔了3個(gè)973計劃項目，其中的一項重要研究就是把中藥從傳統的樹(shù)根、草皮變成可量化的、功效物質(zhì)清楚的組分中藥。

近年來(lái)，現代中藥創(chuàng )制全國重點(diǎn)實(shí)驗室和國家超級計算天津中心、中國科學(xué)院自動(dòng)化研究所等單位緊密合作，產(chǎn)出了一系列成果。比如，在2020年新冠疫情暴發(fā)初期，我們團隊用一個(gè)星期時(shí)間，收集了來(lái)自20余家醫院1000余個(gè)患者的信息，并依托天津超算中心對這些信息進(jìn)行數據處理和運算。在進(jìn)行數據歸類(lèi)和專(zhuān)家研討后，我們判斷此次疫情為“濕毒疫”。中醫講究辨證論治，明確了證候，治療方法也就明確了?；诖宋覀冎贫ǖ闹委煼桨?，被寫(xiě)進(jìn)國家版診療指南中。

在經(jīng)典名方、抗疫經(jīng)驗及大數據、人工智能技術(shù)的支持下，我們篩選出60余種可能對新冠有效的中成藥，進(jìn)而研制出具有確切療效的宣肺敗毒顆粒，其入選“三藥三方”；還研制出對新冠后遺癥有治療作用的“清金益氣顆?！敝苿?，其廣泛應用取得非常好的效益。

智能科技成果推動(dòng)中醫藥現代化

記者：近期有不少與中醫藥行業(yè)深度融合的智能科技成果發(fā)布。這些成果是如何深度融合中醫藥理論的精髓和現代信息技術(shù)的？

張伯禮：現在很多先進(jìn)設備可以實(shí)現智能化診斷和個(gè)性化治療。通過(guò)對大量中醫病案數據的學(xué)習運算，這些設備可以輔助中醫師對患者進(jìn)行病證診斷，提高診斷準確性。中醫師結合中醫智能穿戴設備，可為患者提供全方位的健康管理服務(wù)，包括飲食建議、運動(dòng)指導等。大模型也可以幫助研究人員更好地理解中藥多靶點(diǎn)復雜網(wǎng)絡(luò )作用機制，助力新藥研發(fā)。

記者：這些智能科技成果對推動(dòng)中醫藥現代化有何意義？

張伯禮：舉例來(lái)說(shuō)，“數智本草”大模型，是基于華為澎湃算力與向量庫等先進(jìn)工具，由天士力與華為云在華為盤(pán)古大語(yǔ)言模型和盤(pán)古藥物分子大模型的基礎上，聯(lián)合開(kāi)發(fā)的中醫藥語(yǔ)言大模型和計算大模型。它擁有380億個(gè)參數，基于中醫藥海量文本數據預訓練，結合向量庫檢索強化，以及中藥研發(fā)多場(chǎng)景的微調，能夠更好地幫助研究者完成中醫藥理論證據的挖掘和總結。

此外，“天河靈樞”大模型是面向中醫針灸領(lǐng)域的專(zhuān)業(yè)大模型。它創(chuàng )新性地對人體全部穴位進(jìn)行了專(zhuān)業(yè)的三維建模，成功構建了栩栩如生的三維針灸數字人。這一大模型將加強對中醫循證證據數據的挖掘和應用，為中醫藥產(chǎn)業(yè)的創(chuàng )新和發(fā)展提供新動(dòng)力。

記者：數智技術(shù)為中醫藥現代化的發(fā)展帶來(lái)哪些轉變？

張伯禮：采用人工智能技術(shù)及先進(jìn)制造技術(shù)，推動(dòng)信息化和工業(yè)化的深度結合，能夠為制藥企業(yè)帶來(lái)從研發(fā)、生產(chǎn)到流通鏈條的質(zhì)量提升，起到節能降耗、提質(zhì)增效作用，服務(wù)中藥產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展。

以“數智中藥”研發(fā)新范式為例?，F代中藥創(chuàng )制全國重點(diǎn)實(shí)驗室常務(wù)副主任、天士力醫藥集團董事長(cháng)閆凱境博士曾指出，該研發(fā)新范式以人工智能等顛覆性科學(xué)技術(shù)為突破，創(chuàng )新性配置包含中醫藥海量數據的新型生產(chǎn)要素，結合云計算、大模型等新型技術(shù)手段，通過(guò)中藥產(chǎn)品的組方配伍數智化、物質(zhì)基礎數智化、量時(shí)毒效數智化、生產(chǎn)質(zhì)控數智化、臨床應用數智化、消費認知數智化，引領(lǐng)現代中藥達到用藥精準、生產(chǎn)精智、療效精確的新高度。通過(guò)建設中醫藥“數智本草”大模型的智能一體化平臺，打造“數智中藥”資源、研發(fā)、制造、供應、臨床應用、消費者認知新范式，可實(shí)現中藥產(chǎn)業(yè)全鏈條飛躍性轉型升級。

中醫藥擁抱數智還需多方面發(fā)力

記者：總體來(lái)看，目前我國中醫藥應用現代信息技術(shù)的情況如何？

張伯禮：在人工智能和大數據時(shí)代，中醫藥與這些先進(jìn)技術(shù)實(shí)現了相互融合。比如，現代中藥創(chuàng )制全國重點(diǎn)實(shí)驗室研制的“海河一號”“海河二號”，實(shí)現了中藥有效組分高效快速篩選制備。天津中醫藥大學(xué)循證醫學(xué)中心建立的中醫藥循證研究證據庫系統（EVDS），可基于已發(fā)表的研究成果自動(dòng)進(jìn)行評價(jià)和分析，并可結合專(zhuān)家經(jīng)驗形成證據報告。此外，中醫遠程會(huì )診系統等也得到普遍應用，大大方便了異地就診等。

但還有一些方面仍處于起步階段。例如數字制藥和智慧制藥。此外，把人工智能技術(shù)和中藥制造結合起來(lái)，也是當前的一項重要任務(wù)。我們相信，以中醫藥為代表的一系列傳統產(chǎn)業(yè)即將迎來(lái)蛻變。

記者：現代科技賦能中醫藥面臨哪些問(wèn)題和挑戰？

張伯禮：例如在制藥方面，我國絕大部分中藥企業(yè)已實(shí)現機械化制藥，但制藥總體自動(dòng)化水平不高，精益管理水平和理念也有待提高，數字化的制藥生產(chǎn)線(xiàn)尚未完全覆蓋。

此外，中醫藥的基礎研究相對薄弱，尤其是在中藥的作用機理、物質(zhì)基礎、應用理論等方面的研究不夠深入。這限制了對中藥有效成分的精確識別和對作用機制的科學(xué)闡釋?zhuān)璧K了中醫藥的現代化進(jìn)程。

雖然包括信息技術(shù)、生物技術(shù)等在內的現代科技為中醫藥發(fā)展提供了新的工具和平臺，但如何有效地將這些現代科技與傳統中醫藥理論和實(shí)踐相結合，仍是一個(gè)挑戰。

記者：您認為針對這些問(wèn)題和挑戰有哪些解決辦法？

張伯禮：我認為可以出臺藥品優(yōu)質(zhì)優(yōu)價(jià)等相關(guān)政策，引導企業(yè)在生產(chǎn)設計、制造過(guò)程管控和產(chǎn)品流通等各環(huán)節應用數字化技術(shù)，提高精益管理和質(zhì)量控制水平?？梢怨膭钣袟l件的企業(yè)建設智能工廠(chǎng)，推動(dòng)中藥工業(yè)向高端邁進(jìn)?？赏ㄟ^(guò)設立科技專(zhuān)項，支持智能制藥關(guān)鍵技術(shù)與裝備研發(fā)，加速提升中藥制藥裝備的研究水平，促進(jìn)中藥制藥裝備實(shí)現自主化、現代化。

另外，中醫藥科研要在中醫原創(chuàng )思維指導下，多學(xué)科交叉融合，協(xié)同創(chuàng )新，開(kāi)辟新賽道、培育新動(dòng)能。

熱點(diǎn)聚焦

中醫藥與大健康理念的結合，是當前健康產(chǎn)業(yè)發(fā)展的一個(gè)重要趨勢。我國大健康產(chǎn)業(yè)已經(jīng)達到十萬(wàn)億元的規模，可以說(shuō)已經(jīng)成為支柱產(chǎn)業(yè)。數字化、智能化技術(shù)不僅在中醫藥領(lǐng)域，在公共衛生、醫療服務(wù)、康復養老、健康食品等領(lǐng)域也展現出廣闊的應用前景。甚至酒、茶等產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域，也都在積極擁抱數字化技術(shù)，依托數智化轉型升級實(shí)現了降本增效?？梢哉f(shuō)，在數智技術(shù)與創(chuàng )新實(shí)踐的驅動(dòng)下，大健康產(chǎn)業(yè)正加快培育新質(zhì)生產(chǎn)力，努力實(shí)現高質(zhì)量發(fā)展?！獜埐Y（來(lái)源：科技日報? 記者 陳 曦）

【點(diǎn)評】人工智能自誕生之日起，就與醫學(xué)密不可分。以神經(jīng)生理和神經(jīng)解剖學(xué)研究成果為基礎，“實(shí)現人類(lèi)水平的智能”，可說(shuō)是人工智能領(lǐng)域研究者最初的夢(mèng)想?，F實(shí)中，醫學(xué)研究的不斷深入，為人工智能發(fā)展開(kāi)啟了新的維度；人工智能的技術(shù)創(chuàng )新與應用拓展，也對醫療行業(yè)產(chǎn)生著(zhù)深刻影響。

如今，AI技術(shù)已經(jīng)深入臨床輔助診斷、醫學(xué)影像、腦科學(xué)乃至中醫學(xué)等醫學(xué)領(lǐng)域的各個(gè)方面。以醫學(xué)影像為例，目前人工智能已經(jīng)成功應用于肺部疾病、乳腺疾病、神經(jīng)系統疾病、心血管系統疾病等方面。借助植根于大數據的人工智能算法，醫生能夠顯著(zhù)提升疾病篩查和診斷的效率，為科學(xué)制定治療方案提供可靠的輔助。

此外，在新藥研發(fā)過(guò)程中，利用深度學(xué)習，也可大大縮短研發(fā)周期、控制研發(fā)成本，更好造?；颊?。在一些大醫院，新型醫療機器人常駐病房，對病情監測、病患護理等發(fā)揮了獨特作用?？梢哉f(shuō)，人工智能的快速發(fā)展，極大提高了醫療生產(chǎn)力。

大數據、人工智能在醫療領(lǐng)域的應用，還促進(jìn)了醫療服務(wù)模式、健康管理理念的改變。如今，人們無(wú)需常往醫院跑，就能對自身進(jìn)行日常健康管理。通過(guò)智能可穿戴設備、家庭智能健康檢測監測設備，能夠實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)監測健康數據，精準把握個(gè)人健康情況。尤其在血糖管理、血壓管理、用藥提醒、健康要素監測等方面，人工智能可以提供常態(tài)化、精細化的指導，為特定群體提供全方位、全周期的健康服務(wù)。這些，不僅有利于加強疾病預防、提高慢病管理效率，也能提升公眾的健康觀(guān)念，從根本上節省全社會(huì )的醫療成本。

人工智能的蓬勃發(fā)展，推動(dòng)了醫學(xué)基礎研究的進(jìn)步，為精準醫療開(kāi)拓了廣闊空間，增強了人類(lèi)戰勝各種疾病的信心。但同時(shí)也應認識到，盡管人們正在步入一個(gè)大數據時(shí)代，但疾病的發(fā)生并不是一個(gè)概率過(guò)程，而是存在著(zhù)特定的病因。對于醫生而言，如果一味相信新技術(shù)和普遍化方案，就可能被大數據所誤導，忽略了具體患者的特定情況。這也啟示我們，醫學(xué)在認知和應用上是難以截然分開(kāi)的。

從某種意義上說(shuō)，治療應當成為針對具體患者的一門(mén)藝術(shù)。人工智能應用于醫療領(lǐng)域，日漸吸引著(zhù)更多產(chǎn)業(yè)投資。在新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革的背景下，只有立足于臨床防治，充分運用各方面的有利條件，積極發(fā)展因人而異的個(gè)性療法，才能讓精準醫療造福更多的人。（李浩燃）

【1】Com Biol Med：人工智能幫助治療糖尿病引發(fā)的眼疾

doi：10.1016/j.compbiomed.2018.10.031

根據最近的一項研究，研究人員已經(jīng)使用人工智能診斷早期階段的糖尿病引發(fā)的失明癥狀。

糖尿病視網(wǎng)膜病變是成人視力喪失的主要原因，其影響正在全球范圍內擴大，到2030年將有1.91億人受到影響。在疾病早期，雖然沒(méi)有明顯癥狀，但疾病可能已經(jīng)發(fā)展。早期診斷和治療可以對患者保持多少視力產(chǎn)生顯著(zhù)影響。

研究人員開(kāi)發(fā)了一種圖像處理算法，可以自動(dòng)檢測疾病的一個(gè)關(guān)鍵癥狀，即視網(wǎng)膜上的液體，準確率為98％。該研究的首席研究員，墨爾本皇家理工大學(xué)Dinesh Kant Kumar教授表示，這種方法是即時(shí)且具有成本效益的。

【2】PLoS ONE：科學(xué)家有望利用人工智能技術(shù)更好地管理癌癥患者

doi：10.1371/journal.pone.0208808

近日，一項刊登在國際雜志PLOS ONE上的研究報告中，來(lái)自薩里大學(xué)等機構的科學(xué)家們通過(guò)研究開(kāi)發(fā)出了一種新型的人工智能系統（AI），其有望預測癌癥患者在整個(gè)治療過(guò)程中的疾病癥狀和嚴重程度。

文章中，研究人員詳細描述了他們開(kāi)發(fā)的兩種機器學(xué)習模型如何準確預測癌癥患者所面臨的三種疾病癥狀的嚴重性，這三種癥狀包括抑郁、焦慮和睡眠障礙，這些癥狀均與癌癥患者生活質(zhì)量的明顯下降直接相關(guān)。研究者分析了癌癥患者在接受計算機斷層掃描x射線(xiàn)治療過(guò)程中所經(jīng)歷的癥狀和相關(guān)數據，隨后在不同的時(shí)間段來(lái)檢測是否機器學(xué)習算法能準確預測患者的疾病癥狀表現。

【3】Cancer Res：開(kāi)發(fā)出可高效識別不同類(lèi)型癌細胞的人工智能系統

doi：10.1158/0008-5472.CAN-18-0653

在癌癥患者中，癌細胞的類(lèi)型在不同患者之間存在很大差異，甚至在同一種疾病中也是如此；識別癌癥患者機體中存在的特殊細胞類(lèi)型對于選擇最佳的療法來(lái)有效治療患者至關(guān)重要，但能夠完成這項任務(wù)的方法卻是非常費時(shí)的，而且常常會(huì )因人為錯誤和人類(lèi)視野的局限性而被阻礙。

近日，一項刊登在國際雜志Cancer Research上的研究報告中，來(lái)自日本大阪大學(xué)的科學(xué)家們通過(guò)研究揭示了如何通過(guò)一種基于人工智能的系統來(lái)克服上述問(wèn)題，研究者指出，這種基于人工智能的系統能通過(guò)掃描顯微圖像并獲得比人類(lèi)判斷更高的準確率，來(lái)有效識別不同類(lèi)型的癌細胞，這種方法或能給腫瘤學(xué)領(lǐng)域的研究帶來(lái)革命性的突破。

【4】Bioinformatics：新型人工智能系統有望加速科學(xué)家們在癌癥領(lǐng)域的研究

doi：10.1093/bioinformatics/bty845

近日，一項刊登在國際雜志Bioinformatics上的研究報告中，來(lái)自劍橋大學(xué)的科學(xué)家們通過(guò)研究開(kāi)發(fā)了一種名為“LION LBD”的新型AI系統(人工智能系統)，其能幫助幫助研究人員進(jìn)行癌癥相關(guān)的研究。

目前癌癥研究在全球范圍內吸引了大量的資金，而且相關(guān)研究報告的數量也非常龐大，因此研究人員正在奮力進(jìn)行癌癥領(lǐng)域相關(guān)的研究，而他們常常會(huì )發(fā)現，很多批判性假設的證據往往是在文章發(fā)表之后才會(huì )被發(fā)現。

癌癥是一種非常復雜的疾病，其在全球是誘發(fā)人群死亡的第二大原因，目前研究人員并沒(méi)有完全對癌癥進(jìn)行深入剖析；癌癥的發(fā)生包括多種化學(xué)和生物化學(xué)分子、反應以及多種通路的改變，研究人員在多個(gè)廣泛的學(xué)科中進(jìn)行癌癥研究，而其在描述相似概念的方式上也各不相同。

【5】Science：利用人工智能預測RNA病毒的動(dòng)物宿主和傳播媒介

doi：10.1126/science.aap9072

諸如埃博拉病毒和寨卡病毒之類(lèi)的許多致命性的和新出現的病毒傳播給人類(lèi)并導致嚴重疾病之前早就在野生動(dòng)物和昆蟲(chóng)群落中傳播。從基因組序列中尋找不同病毒的動(dòng)物和昆蟲(chóng)宿主可能需要多年的密集的實(shí)地研究和實(shí)驗室工作。由此引起的延遲意味著(zhù)難以實(shí)施預防措施，比如給疾病的動(dòng)物來(lái)源接種疫苗，或者阻止物種之間的危險接觸。因此，在當前，及時(shí)地找到這些天然病毒宿主—這可能有助于阻止向人類(lèi)傳播—對科學(xué)家們構成了巨大的挑戰。

如今，在一項新的研究中，來(lái)自蘇格蘭格拉斯哥大學(xué)等研究機構的研究人員設計出一種新的機器學(xué)習算法，它利用病毒基因組序列預測一系列RNA病毒的可能的自然宿主，其中RNA病毒是最常見(jiàn)的從病毒跳躍到人類(lèi)中的病毒群體。相關(guān)研究結果發(fā)表在2018年11月2日的Science期刊上。

【6】Adv Therap：人工智能助力轉移性前列腺癌治療，療效顯著(zhù)

doi：10.1002/adtp.201800104

聯(lián)合化療是癌癥治療之路上的一塊里程碑，但是優(yōu)化其療效需要對藥物的協(xié)同作用進(jìn)行劑量和時(shí)間相關(guān)的調整，傳統的基于實(shí)驗的調整方法耗時(shí)又耗力，效率極低，阻礙了最佳聯(lián)合療法的發(fā)展。

為此，研究人員近日開(kāi)發(fā)出了一種基于人工智能（AI）的平臺——CURATE AI來(lái)完善并加速這個(gè)過(guò)程。在他們的研究中，研究人員使用了溴結構域抑制劑ZEN-3694和雄激素受體拮抗劑恩雜魯胺（enzalutamide）這兩個(gè)藥物作為模式藥物，利用這種新的AI平臺對聯(lián)合它們治療一名轉移性去勢抵抗性前列腺癌病人的用藥方針進(jìn)行了指導，目的在于降低病人血清中的前列腺特異性抗原（PSA）。

【7】Lancet Oncol：人工智能幫助預測癌癥患者接受免疫治療的效果

doi：10.1016/S1470-2045(18)30413-3

發(fā)表在《Lancet Oncology》上的一項研究首次證實(shí)，人工智能可以處理醫學(xué)圖像以提取生物學(xué)和臨床信息。通過(guò)設計算法并將其開(kāi)發(fā)用于分析CT掃描圖像作者等人創(chuàng )建了一個(gè)所謂的放射學(xué)特征。該特征定義了腫瘤的淋巴細胞浸潤水平，并提供了患者免疫治療功效的預測評分。

將來(lái)，醫生可能因此能夠使用成像來(lái)識別位于身體任何部位的腫瘤中的生物現象，而無(wú)需進(jìn)行活組織檢查。到目前為止，沒(méi)有標記可以準確地識別那些對PD-1 / PD-L1免疫治療有反應的患者，在這種情況下，只有15％至30％的患者對此類(lèi)治療有反應。眾所周知，腫瘤環(huán)境中免疫細胞更豐富（淋巴細胞的存在），免疫療法有效的可能性越大，因此研究人員試圖通過(guò)成像來(lái)表征這種環(huán)境并將其與患者的臨床反應相關(guān)聯(lián)。

【8】Nat Commun：人工智能助攻前列腺癌診斷和治療

doi：10.1038/s41467-018-04724-5

來(lái)自瑞典的科學(xué)家們的最新研究成果表明數據驅使的AI可以幫助我們更深入了解前列腺癌如何發(fā)展，最終可以幫助提高這種疾病的臨床診斷和治療結果。每種癌癥都是獨特的，它的特點(diǎn)隨著(zhù)時(shí)間變化而變化，這種所謂的腫瘤異質(zhì)性是由于腫瘤內細胞的競爭性克隆以及可能增加轉移概率的獲得性基因突變。

來(lái)自瑞典生命科學(xué)實(shí)驗室的研究人員開(kāi)發(fā)了一種數據訓練的AI方法可以幫助我們更好地了解前列腺癌及其周?chē)h(huán)境異質(zhì)性相關(guān)的主要事件。這個(gè)來(lái)自瑞典皇家理工學(xué)院（KTH）和卡羅林斯卡研究所的研究團隊在KTH分子生物學(xué)教授Joakim Lundeberg的領(lǐng)導下獲得了來(lái)自6750個(gè)腫瘤組織樣品的空間轉錄組學(xué)（一種定量分析基因的組織學(xué)方法，由KTH和卡羅林斯卡研究所的研究人員共同開(kāi)發(fā)）分析數據。

【9】Cell：利用人工智能繪制衰老大腦的基因表達圖譜

doi：10.1016/j.cell.2018.05.057

在一項新的研究中，來(lái)自比利時(shí)魯汶大學(xué)（VIB-KU Leuven）Stein Aerts教授及其團隊首次在果蠅衰老過(guò)程中繪制出每個(gè)腦細胞的基因表達圖譜。由此產(chǎn)生的“細胞圖譜”為大腦在衰老過(guò)程中的運作提供了前所未有的見(jiàn)解。這種細胞圖譜被認為是開(kāi)發(fā)有助于更好地理解人類(lèi)疾病發(fā)展的技術(shù)而邁出重要的第一步。相關(guān)研究結果于2018年6月14日在線(xiàn)發(fā)表在Cell期刊上。

果蠅的大腦由大約10萬(wàn)個(gè)細胞組成，盡管它比人腦小得多，但它包含數百種不同類(lèi)型的神經(jīng)元和其他形成復雜網(wǎng)絡(luò )的細胞，非常像人類(lèi)大腦。研究者解釋道，“為了真正理解大腦的運作，即使對像果蠅一樣小的有機體，我們也需要放大觀(guān)察每個(gè)細胞。所有的器官和組織都由許多不同的細胞組成，這些細胞彼此之間進(jìn)行溝通來(lái)執行它們的特定功能。盡管它們具有相同的DNA，但它們都表達一組不同的基因，因此為了理解真正發(fā)生了什么，我們需要知道哪些細胞在做什么和什么時(shí)候做?！?/p>

【10】Science：開(kāi)發(fā)出人工智能驅動(dòng)的鬼影細胞測定儀，不用產(chǎn)生圖像就可高通量識別和分選細胞

doi：10.1126/science.aan0096

在一項新的研究中，日本研究人員發(fā)明了一種新的細胞識別和分選系統，并稱(chēng)之為鬼影細胞測定儀（Ghost Cytometry）。這種系統將一種新的成像技術(shù)與人工智能（AI）結合在一起以史無(wú)前例地高通量速度識別和分選細胞。他們希望他們的方法將用于識別和分選在患者血液中的循環(huán)癌細胞、能夠加速藥物發(fā)現和改進(jìn)基于細胞的醫學(xué)療法的療效。

在這項研究中，這些研究人員證實(shí)鬼影細胞測定儀能夠分選至少兩種不同類(lèi)型的具有相似大小和結構的細胞，而且很少發(fā)生分選錯誤。鬼影細胞測定儀能夠以每秒1萬(wàn)多個(gè)細胞的速度識別細胞，并且以每秒數千個(gè)細胞的速度對細胞進(jìn)行分類(lèi)?，F存的細胞分選機器不能夠區分具有相類(lèi)似形狀的細胞類(lèi)型。人類(lèi)專(zhuān)家借助顯微鏡通常以每秒少于10個(gè)細胞的速度識別和分選細胞，而且有時(shí)還具有較差的準確度。

由盆塘首爾大醫院腎臟內科金世中、陳浩俊(音)教授領(lǐng)銜的團隊，2014年6月與醫院醫療情報小組一起，開(kāi)發(fā)了“急性腎臟損傷監控人工智能系統”。21日，對兩名教授領(lǐng)導的團隊在引進(jìn)該系統前治療的1884名和引進(jìn)后治療的1309名急性腎臟損傷患者的主要指標進(jìn)行了分析，發(fā)現引進(jìn)系統后接受快速治療的患者是之前的6.13倍，而且急性腎臟損傷康復的可能性也提高了70%。相反，出現相當程度的急性腎臟損傷而需要透析、引發(fā)重癥急性腎臟損傷的危險，在引進(jìn)該系統后減少了25%。

這一人工智能系統對患者最近6個(gè)月的血檢數據進(jìn)行分析后，能在早期發(fā)現急性腎臟，把腎臟損傷的程度分為3個(gè)階段，及時(shí)告知主治醫生。急性腎臟損傷作為腎臟細胞受損導致腎臟功能減弱的疾病，如果不盡早發(fā)現，就必須進(jìn)行透析，否則會(huì )面臨死亡。重癥室里急性腎臟損傷患者的死亡率高達50%。

金世中表示，目前只是在初期階段診斷后實(shí)時(shí)告知結果的水平，今后將繼續開(kāi)發(fā)人工智能，使之能夠提前預測入院患者的腎臟損傷情況，自動(dòng)把訂制型治療方案告訴主治醫先。