科學與醫學

AI、DNA和治療癌症的新方法

有一段時間,醫生依靠基本的工具、直覺和假設來做出診斷。現在呢?強大的電腦、記憶系統和處理速度正在改變一切。硬數據分析透過X光、核磁共振成像、CT掃描、PET掃描以及介於期間的每次診斷來維持人們的健康。這些數據需要有效的蒐集和存儲。Micron位於這種典範轉變的最前線。
但在醫療保健方面,人類基因組– DNA是最複雜的數據模式。

Shirley Pepke是洛杉磯的基因體學研究員。2013年,她被診斷罹患了IIIC期卵巢癌。從那時起,她一直致力於根據患者的DNA定序量身定制卵巢癌治療方案。但這並不容易。「你不能只分析單一基因,發現此基因已經發生變異,並提供一種藥物鎖定該基因,然後期望這些基因能被治癒,」Pepke表示。

癌症本質上是一種操作手冊損壞的疾病。在我們60億DNA鹼基對雲中的某處發生錯誤,導致細胞不受控制地分裂。問題是每個癌症亞型(肝癌、淋巴瘤、黑色素瘤,等)中的基因問題,其變化多到令人難以置信的程度。這就像試圖理解車禍的發生 - 不是因為人們在開車時發簡訊,而是因為人們發的簡訊內容或思考的事。這些數據累積起來。

幸運的是,我們有夠聰明的電腦來理解所有這些訊息。這些術語很難理解 - 機器學習、人工智慧 - 但最重要的是,醫學研究人員擁有形成我們癌症數據的演算法。Pepke能夠定序自己的卵巢癌。當她能夠瞭解損壞細胞機制的本質時,就可以開始利用自己的專業知識來構思治療方法。

如果我們為每個人都這樣做會怎麼樣?運算能力已經有了。Pepke表示,只需要人們開始參與。癌症基因體圖譜是一種疾病指數的努力。隨著患者提交自己的定序和疾病的描述,研究人員和醫生可以利用他們的專業知識和這些高效演算法,以生成專門針對此人的藥物。但這並不容易。這需要每個人的幫忙。

「患者需要一種收集腫瘤數據的方法,」Pepke說。「對於特定腫瘤很難獲得如此龐大的數據產生。」 就一般患者而言,「目前沒有機制。」

Shirley Pepke
Genomics Researcher

Pepke自己需要幫助。她聯繫了南加州大學助理教授Greg Ver Steeg,他開發了一種稱為相關解釋(CorEx)的演算法,可在醫學數據中找出模式。他們使用CorEx分析卵巢癌患者的基因表現數據。他們發現,對患者的免疫系統進行特定的刺激,可提高患者的長期生存率。根據CorEx的結果和Pepke自己的腫瘤數據,她開始服用一種尚未核可用於治療卵巢癌的免疫療法藥物。

Pepke的目標是讓所有罹患卵巢癌的女性(不僅是那些具有科學專業知識和與研究計畫相關的女性),都能分享她們的數據 - 當然是安全的。製藥公司可以將歷史、當前和未來的臨床試驗整合到數據資料庫中,以為治療提供更深入的見解。

Micron先進運算解決方案副總裁Steve Pawlowski指出,人類根本無法自行進行此類分析。人類需要電腦。「在醫療領域產生了大量需要連接的數據,因此研究人員或醫生可以利用這些資訊來了解病況進展,」他說。「在像癌症這樣的疾病中,可能會發生成千上萬的突變鏈。研究人員必須研究所有這些變異之處。」

Micron的硬體可以提供幫助。我們的系統提供高頻寬記憶體解決方案,可將大量關鍵醫療數據存儲和傳輸至處理元件 - 快速- 簡化數據存儲和數據分析流程。因而推動了創新。Pepke說甚至她的桌上型電腦都跟不上。「這肯定需要大量的DRAM,」她表示。「運算這些演算法,你真的需要比自己所懷疑大得多的記憶體。」

將數據儲存在接近處理器之處,對於簡化數據分析也很重要。這使得高頻寬記憶體非常有用。「如果要和分散在不同地點的研究人員和醫生打交道,務必要將數據或數據副本放置於靠近工作完成之處,以免在分析上花費額外的精力和時間,」 Pawlowski說。「如果我必須離開並且來回傳輸數據,我就無法即時獲得自己需要的結果。我們的整體目標並不是傳輸數據。」

當然,醫生無須去任何地方。但務必要檢查生物電腦和數據電腦的介面。我們的大腦沒有區分記憶和分析系統。兩者皆編碼於我們的神經結構中。但電腦將兩者分開,更像是供應滑水道水源的水塔。未來電腦運作的方式將開始更像他們的創造者,將這兩個流程集中到單一高頻寬系統。

「我們正努力學習關鍵知識,加上對生物系統如何運作的理解,以創造更複雜的結構,從而可以進行更大量的運算,」Pawlowski說。「這正是我們在努力實現的–記憶的存儲和運算變得相當難以區分。」

Micron的記憶體技術傳輸了前所未有的大量健康相關數據。因而帶來了更好的治療方法,特別是結合像CorEx這樣的演算法和Pepke這樣的創新者。現在,我們可以推動使每個人的生活更健康的技術。

Shirley在開始服用她的實驗性定制免疫治療藥物兩個月後,她的醫生找不到腫瘤的跡象。核磁共振成像很清楚。Shirley能夠繼續挽救自己生命的工作,希望為所有女性帶來治療方法。透過人工智慧的進步、數據分析以及將癌症數據匯集在一起的進一步努力,她的希望將成真。

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