這個東西，「太硬」或「太軟」都不行

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作者：解螺旋.麥子

如需轉載請註明來源：解螺旋·醫生科研助手

「別拿你的百度來挑戰我的專業」——想必是很多醫生的共鳴。但麥子認為，靠搜索引擎來進行疾病自檢的現狀暫時很難改變，畢竟我自己前兩天腰疼還默默搜了一下（用的Bing）······不過換個角度，如果有專業的軟體幫助個人收集搜索記錄並分析這些疾病相關的檢索信息，會產生更好的結果嗎？

智能搜索引擎優化

麥子上面可不是隨便說說，咱們來舉個例子。比如，確診為胰腺癌的A先生在前幾個月搜索了「為什麼會背痛」，接著是「正常飲食卻體重減輕」、「身體發癢」，再然後是「眼白髮黃」和「尿色顏色加深」。如果搜索引擎能夠識別這些關鍵字里包含的胰腺癌隱患，或許可以在更早的時間對A先生提出警示，讓他尋求專業幫助。

目前任職於微軟研究院的技術研究員Eric Horvitz博士正在致力於此項工作，在於同事們在查看谷歌搜索條目時他們發現，相比疑難雜症（如癌症、傳染病等），大家更多的是檢索相關疾病的癥狀（如上述的背疼、體重減輕等）。因此，他們正在致力於開發基於上述檢索大數據的診斷工具，以期實現給大眾疾病早期階段的警示，這估計要比某度推廣要靠譜多了。

當然，這只是科學家們正在創造的新型診斷工具之一，我們不妨來看看其他圖樣圖森破的設計！

基於大數據的肺癌預言者

肺癌是全球發病率和死亡率最高的腫瘤之一，但是病理學家在顯微鏡下檢查患者癌組織切片時通常會遇到兩個問題：

正確的區分肺癌的兩種常見亞型：腺癌和鱗狀細胞癌；

有效預測患者將會存活的時間。

斯坦福大學遺傳學主任Michael Snyder博士使用一種機器學習演算法，開發了一個軟體程序，可以區分上述兩種肺癌亞型並預測患者的生存時間。

研究人員把來自2000個患者的數據輸入了程序，包括：成像圖片、由病理醫生確認的腫瘤等級，以及這些患者在確診後的生存時間。他們訓練程序檢查肺癌組織的近10,000種特徵——這已經超出了正常人眼可以檢測的範圍。

經程序確認，其中的240種特徵可以用來區分腺癌和鱗狀細胞癌，60種可以用來預測腺癌患者的生存時間，15種預測鱗狀細胞癌。研究人員在另外一組患者群中對這個程序進行了驗證，達到了85%的正確率。

接下來，Snyder博士將把該機器學習演算法應用到卵巢癌中。不過他表示，該演算法的最終的確不是取代病理科醫生，而是降低在檢測過程中的人為錯誤。此外，把這項技術與生物化學、基因組學和轉錄組學等分子水平的其他技術相結合，可以為我們提供一個腫瘤的全面的視角。

可以改善IVF成功率的胚胎評測方法

2007年，David Camarillo還是斯坦福大學機械工程的研究生，當時他與Barry Behr博士合作，研發選取最佳體外授精（IVF）的胚胎的成像技術。Behr博士的一句話及其中可能包含的意味一直讓他揮之不去：有些胚胎相比於其他胚胎在形態上更濕、更軟。

Behr是婦產科教授，他曾表示，當在體外把精子注射進卵子，胚胎學家可能會碰到下面兩種情況：「沒有感覺到操作的阻力」或者「阻力太大無法操作」。 當然兩個極端都不理想，但是沒有量化它們的方法，只能得出：科學上，IVF「太硬」或「太軟」都是不夠的。

所以當Camarillo在2012年再次回到斯坦福大學時，他與Behr也再次聯手，共同決定開發方法來科學的評估胚胎的粘度和彈性。該方法現在稱之為微管吸吮技術，快速、微創，常用來評估細胞的粘彈性。

研究人員發現，老鼠和人類胚胎在一定範圍的粘彈性——不太硬、也不太柔軟，更有可能形成健康的囊胚，受精後大約5天開始形成細胞球，該方法的準確率達到了90%。當他們把小鼠胚胎植入老鼠，通過上述方法選出的胚胎存活率比常規方法高了50%。

Behr表示，治療不孕的趨勢是靠人工授精後植入胚胎，但這個方法可以提高胚胎髮育成健康嬰兒的可能性，對IVF進行質的改善。相關的人類臨床試驗正在進行中，研究人員計劃創建公司把他們的研究成果推進市場，以期幫助更多想要孩子的家庭。

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