人工智慧能幫人類更有效的抗擊癌症嗎？

美國科學家計劃利用人工智慧對抗癌症。

作為美國「抗癌登月計劃」、精密醫學計劃、美國國家戰略計算計劃三項國家性計劃的結晶之一，美國能源部與美國國家衛生研究院下屬的國家癌症研究所合作，發起「先進癌症計算解決方案的聯合設計（Joint Design of Advanced Computing Solutions for Cancer，JDACS4C）」。作為負責人之一，美國阿貢國家實驗室計算、環境與生命實驗室副主任Rick Stevens透露，聯合設計的首個試點項目成果將在2017年的第二季度公開。

該項目於2016年6月正式宣布啟動，並在8月到位了第一筆資金。「抗癌登月計劃」是美國總統奧巴馬在2016年1月宣布的一項科研戰略目標，旨在加快癌症研究，總預算近10億美元。

之所以稱為聯合設計，是因為該項目將攻克三個基於計算機深度學習的抗癌難題：

1.RAS分子項目。從分子層面上，了解RAS/RAF通路的蛋白質相互作用。RAS基因在上世紀60年代被發現是癌基因，存在於30%的癌症患者中。通過結合模擬和實時篩選數據，針對RAS基因及相關信號通道，科學家希望能找到新的診斷和靶點治療方法；

2.臨床前篩查。發展藥物反應的預測模型，在臨床試驗前進行最大化地藥物篩選，為癌症病人提供精準醫療方案。具體操作是對臨床前和臨床試驗時的癌症數據進行篩選，結合小鼠模型中的新數據，通過反饋循環讓實驗模型指導計算模型的設計，建立腫瘤藥物反應的預測模型；

3.人口模型。根據生活方式、所處環境、癌症種類、醫療體系，從百萬個癌症病人的病曆數據中自動分析、獲取最佳的治療策略。海量數據來自美國國家衛生研究院、美國食品和藥物管理局、製藥公司和第三方付款機構。

這三個難題基於不同的生物尺度，對大數據分析和深度學習提出了高要求，由來自不同領域的科學家團隊在數據採集、數據分析、模式公式、模擬運行上開展合作。美國能源部和國家癌症研究所各有所長，前者有精良的計算機專家資源，而後者擁有不輕易對外公開的癌症數據資源。如果挑戰成功，現有的傳統科學計算應用將被超越，推進百億億次級計算機的應用，並在人工智慧的幫助下，將癌症治療在精準化方面上一個台階。

雄心勃勃的同時有重重困難。生物信息、病理報告、病歷信息往往是非結構性的，它與機器學習所依靠的結構性信息存在一條「溝」，如何在非結構性和結構性信息之間轉化、翻譯是難點之一。

另一方面，要想有高精度的預測和解釋模型仍具挑戰性。比如對藥物的治療效果進行判斷時，計算機可以精確得知結果，但得到的結果是機械性的，不具備解釋原因的能力。Rick Stevens設想，將機械化的模型和機器學習的模型結合起來，可以解決這一問題。

出現英特爾、IBM等公司身影

提高深度學習的能力，需要回歸到高性能計算機（HPC）的研究，離不開高性能計算機供應商的身影。在接受國際高性能計算網站HPCwire的採訪時，Rick Stevens透露，「先進癌症計算解決方案的聯合設計」項目已和英特爾、Cray、NVIDIA、IBM等公司達成合作關係。

2016年8月，英特爾耗資4億美元收購了Nervana Systems公司，Nervana雖是初創企業，但在深度學習領域是排頭兵，擁有專為深度學習打造的全方位優化的軟體和硬體堆棧，號稱處理器速度將可達到GPU的10倍。

除了高性能計算機，Rick Stevens和同事還在評估最適合的深度學習框架，其中不排除谷歌、微軟、Facebook等公司。另一方面，Rick Stevens和同事也在和美國著名的人工智慧實驗室勞倫斯·利弗莫爾國家實驗室合作，比如其實驗室名為LBANN的可擴展人工神經網路框架。

是美國「抗癌登月計劃」的目標之一

美國「抗癌登月計劃」正式發起是在2016年1月12日，美國總統奧巴馬在他任內最後一次的國情咨文演講中宣布了這個消息，旨在讓抗癌的研究進展速度翻一番，減少時間成本，在5年內取得原本可能需要10年取得的成果。

美國是人類最早登上月球的國家，在20世紀60年代至70年代的「阿波羅計劃」中，曾組織一系列載人登月飛行項目。登月對美國來說有著重要的符號意義。將抗癌研究項目命名於此，可見美國在對抗癌症的決心。

在最後一年的總統任期中，奧巴馬「快馬加鞭」地落實計劃。基於「抗癌登月計劃」，美國當地時間12月13日，奧巴馬簽署了總額高達63億美元的法案，用於癌症研究、戒毒康復和精神健康服務。

值得一提的是，美國副總統拜登是「抗癌登月計劃」的負責人，領導著「白宮抗癌登月計劃特別小組」。拜登的兒子因腦癌在2015年去世，痛失親人的經歷驅使拜登發起這項提議，並得到了奧巴馬的支持。

「先進癌症計算解決方案的聯合設計」開展的部分原因是為實現「抗癌登月計劃」十大任務之一——建立癌症數據共享系統。6月6日，拜登宣布啟用抗癌登月計劃的首個大型開放資料庫。資料庫整合了美國國家癌症研究所多個癌症研究項目、共計1.2萬名癌症患者的數據，為科研人員儲存、分析和分享癌症基因組數據及相關臨床數據提供平台。

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