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走向个性化癌症治疗的数字之旅

玛克辛-劳里·马歇尔——2017年4月

如今,医疗从业者能够收集、分析和学习pb级的个体患者数据,量身定制的医疗治疗近在咫尺。癌症研究所的数据科学负责人揭示了这对癌症治疗的意义。

作为消费者,我们已经习惯了根据自己的浏览和购买习惯动态定制的在线体验。YouTube和亚马逊可以很好地猜测我们接下来想看、读或听什么。而且,由于大规模定制的倡议,如“建造你自己的宝马”或“米阿迪达斯”,一辆定制汽车或一双运动鞋可以创造出真正独特的我们通过成千上万甚至数百万的排列。

但是,现在这种个性化是否可以超越消费者的范畴,提供针对个人的特点及其病情的专门定制的医疗服务?

Doctors treat millions of people for diseases such as cancer every year, says Dr Bissan Al-Lazikani, head of data science at The Institute of Cancer Research (ICR), but in the absence of a deep knowledge of each patient’s unique profile, the drugs and therapies used to counteract the disease are often blunt instruments. “Every patient will have a slightly different cancer, different conditions and drugs they are taking. No two people are the same, so why should we assume any two people will respond to the same treatment in the same way?” she says.

个性化诊断和治疗是最终的目的,以及通过个性化技术(如基因组测序)的越来越多地收集大量数据的能力,加上通过大数据分析和机器学习的加工能力,正在实现这一现实。“我们希望在剪裁治疗方面变得更加聪明,在合适的时间给右侧患者提供正确的治疗方法。并这样做是一个数据科学问题,“Al-Lazikani说。

“我绝对相信,我们正追踪,在大约10年的时间内看到真正的个体,针对患者的定制治疗。”

作为世界上最具影响力的癌症研究组织之一,ICR与合作伙伴皇家马斯登医院(Royal Marsden Hospital)已经收集了许多pb级的患者数据。为了理解这些信息,ICR创建了两个数据平台:canSAR,一个整合多学科数据的公共数据库,旨在帮助全球的研究人员更快地回答他们的药物发现查询;以及Knowledge Hub,这是一个内部平台,旨在提供大数据分析和预测能力,为患者量身定制治疗方案。

使用知识中心,Al-Lazikani和她的团队正在基于其遗传学汇集患者数据集群,并且已经证明他们可以大大改善成功治疗的机会。一个例子是球队与前列腺癌临床医生的工作,帮助他们确定每位患者应接受的放射治疗量。目前,患者被赋予了相同的辐射,但这对于某些人来说太多,对于他人来说也许是不够的 - 这两种情况都有自己的一系列后果。她说:“使用知识中心,我们整合了所有患者数据,以图形方式表示并开始构建机器学习预测因子的毒性。我们已经获得了真正的惊人结果 - 通过将来自遗传学的签名组合,从实验室和物理数据组合,您可以开始预测哪些患者比其他患者更容易获得毒性。所以在未来,我们将能够真正为每位患者定制辐射。“

除了许多其他个性化的医学举措之外,这种进展使Al-Lazikani乐观地看来是一种快速发展的领域。“我绝对相信,我们正追踪,在大约10年的时间内看到真正的个体,针对患者的定制治疗。我们只需要抱着我们的神经,不要害怕创新。我们有智力,我们有数据。我们只需要继续前进并这样做。“

  • 摄影:本黄金
第一次出版
2017年4月
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Bissan Al-Lazikani博士档案图片
简介:Bissan Al-Lazikani博士
作为ICR的数据科学主管,Bissan Al-Lazikani博士将大数据分析和机器学习引入与癌症的斗争中。在ICR,她领导了世界上最大的癌症药物发现知识库canSAR的开发。在业余时间,她正在接受私人飞行员执照的培训。

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