為治療自己的癌症，她帶來了造福卵巢癌患者的人工智慧

▎葯明康德/報道

雪莉·佩克（Shirley Pepke）是加州理工學院的一名計算生物學家。和大部分科研人員一樣，發表學術論文對雪莉來說是家常便飯。但她即將在2017年發表的一篇論文，卻顯得有些特別。

這項關於卵巢癌治療的發現，首個應用對象正是她本人。

突如其來的晚期卵巢癌

雪莉是一名半路出家的生物學家。擁有物理博士學位的她原本是一名軟體工程師，並曾協助NASA開發了一款用於火箭發射的人工智慧程序。隨後，她將自己在演算法開發上的專長應用到了生物學領域，以分析和處理高通量的基因組數據。

2013年，雪莉的身體出現了一些不適，檢查的結果也證實了她的擔心——骨盆的超聲掃描顯示，她患有晚期卵巢癌，腫瘤已經擴散到了她的整個腹腔。醫生告訴雪莉，她活滿5年的概率不到40%。

聽說這個消息後，雪莉立刻決定要用計算生物學的方法研究自己的腫瘤。她想要利用大數據的力量，找到為何不同人對癌症的反應有所不同。從這些數據中，她希望能找到治療自己癌症的方法。

計算生物學也許能帶來新的治療線索（圖片來源：H-ITS.org）

「留給我的時間不多了。我的女兒才2歲半，我要儘可能延長我的生命，而不是被動地祈禱一切會變好，」雪莉說：「我非常擅長用計算的方法研究複雜系統，研究癌症對我來說最自然不過了。」

在得知雪莉的病情後，同事們也及時向她伸出了援手。一些同事幫她聯繫了加州地區的科研人員，並協助雪莉對腫瘤進行了測序。這些基因測序的結果能確定雪莉腫瘤中特有的基因突變，並有望尋找到潛在的靶向治療方法。然而結果讓雪莉失望了——基因測序找到的突變並沒有多少治療上的指導意義。

另一些同事則為她提供了大量基因表達的數據，期望能找到一些基因組沒有提供的信息。「基因表達的數據能告訴我從DNA到蛋白所需的時間，有多少蛋白會被合成，以及基因上有沒有表觀遺傳的修飾，」雪莉說：「這也許會影響到腫瘤對療法的響應。」

然而基因表達的資料庫太複雜了。即便是雪莉這樣的數據專家，對此也感到難以下手。一條自我拯救的道路，似乎走到了盡頭。

當人工智慧遇上免疫療法

「你認識格雷格·維爾斯特格（Greg Ver Steeg）嗎？他也許能幫你。」雪莉的一名朋友建議道。格雷格是南加州大學的一名教授。在攻讀博士學位期間，他的主業是分析黑洞；而在南加州大學，他利用數學工具來評估社交網路的影響力。這兩個看似毫不相關的領域有著一個共同點——它們都需要分析複雜的數據，而這些經驗也許能幫到雪莉。

關鍵時刻，格雷格向雪莉伸出了援手（圖片來源：USC）

聽說雪莉的故事後，格雷格毫不猶豫就答應提供幫助。「這比我之前所做一切工作都要緊急。」格雷格說。

幸運的是，格雷格正在開發的機器學習方法能從大量數據中尋找到隱藏的線索——「如果你看到很多事物都相互有著關聯，那麼這背後一定有著什麼你沒看到的關鍵因素，」格雷格說：「在生物學領域，這樣的隱藏因素有很多。例如，基因表達就能告訴我們疾病如何發生進展，以及哪種療法會起效。」

在等待分析結果的同時，雪莉接受了多次化療。她的醫生用「腫瘤指數」來評估她的治療情況——正常人的腫瘤指數小於35，而雪莉的數據要超過15,000。化療後，雪莉的腫瘤指數最初出現了一定的下降，但馬上，這個數字又重新開始上漲。後來，化療對她已經不起作用了。「大多數醫生都覺得我就要死了，」雪莉說：「我當時非常沮喪，也失去了勇氣。在我看來，他們給我的任何治療都已經不管用了。」

但在一年後，原本看起來雜亂無章的數據在人工智慧的解析下，突然變得有意義起來。「它找出了其他演算法無法找到的信息，這既優美，又富有信息量。」雪莉說。

人工智慧顯示，雪莉的免疫系統存在一定問題，這讓腫瘤在體內肆無忌憚地生長。

得知這個結果後，雪莉立刻與她的醫生進行了一次長談，並將治療方案從常規的化療，改為了一項還處於臨床試驗階段的免疫療法。「我知道我的免疫系統需要迅速採取行動。如果我不這樣做，我很快就會死。」雪莉說。

一項還處於臨床階段的免疫療法，讓雪莉重回健康（圖片來源：Cancer Research Institute）

保險起見，在接受了免疫療法的治療後，雪莉又接受了一輪手術與化療。兩個月後，她迎來了複診。等待核磁共振掃描結果的過程是漫長的。在不安中，雪莉等到了掃描的結果。

腫瘤消失了。

後記

如今，一年多的時間過去了，雪莉依然沒有任何複發的跡象。看起來，格雷格開發的演算法讓雪莉找到了正確的治療方法。

「得到這些腫瘤的信息對我來說非常關鍵，」雪莉說：「我希望它也能造福其他女性。」目前，雪莉與格雷格的論文已經遞交，並有望在近期問世。我們期待在未來，癌症患者不需要有專業的科學知識，就能從精準醫學與量身定製的療法中受益，找到最合適的療法。

參考資料：

[1] How a researcher used big data to beat her own ovarian cancer

[2] Biologist recruits USC researcher to study cancer — her own