人工智能“解密”免疫療法

韋恩·考夫（Wayne Koff）

在我最近參加的紐約科學院頒獎晚宴上，詹姆斯·P. 艾利森（2018年諾貝爾醫學獎得主之一）對一群著迷的觀眾說，他在癌癥免疫治療方面的突破性發現，并非源于對癌癥的關注，而是源于他對免疫系統運作方式的數十年基礎研究。

多年來，艾利森和他的同事們研究了一種可以抑制免疫系統的蛋白質。他們認識到，“阻擊”這種抑制因子，可以解除對免疫系統的束縛，使其攻擊和摧毀腫瘤。

對一些癌癥患者來說，免疫療法革命使曾經瀕臨死亡的人能夠過上健康的生活。然而，免疫療法革命仍處于起步階段。由于一些尚不明朗的原因，許多癌癥和病人（對這一療法）根本沒有反應。

科學家們越來越認同其原因部分在于，我們目前對人類免疫系統如何對抗疾病缺乏了解。在過去數十年艾滋病毒/艾滋病疫苗的研發工作里，我親眼見證該目標迄今仍遙不可及。

這就是我相信基礎研究的下一個突破，將是解碼人類免疫系統如何預防和控制疾病的理由。人工智能和機器學習，將是實現這一成就的關鍵，正如它們正在改變我們生活的其他方面一樣，它們將改變人類健康的未來。

免疫系統—由細胞、組織和器官組成的復雜網絡，是人體保持健康的主要機制。無論是針對癌癥、糖尿病和阿爾茨海默癥等非傳染性疾病，還是肺結核、瘧疾和埃博拉等傳染性疾病，破譯免疫系統的信息，都是我們理解和抗擊這些疾病的核心。

過去一個世紀，我們學會了通過疫苗來設計我們自身免疫的某些方面，但我們已經陷入了關鍵的僵局。我們現在面臨的威脅更加陰險和復雜，每年有數百萬人，特別是兒童、老年人以及生活在低收入和中等收入國家的人，死于本應被克服的疾病。

而通過充分利用免疫系統的力量，我們可以找到新的方法來對抗疾病。我們需要新的、創造性的方法，來應對跨多個學科的挑戰。好消息是，這樣的行動在現下是可能實現的。生物醫學、工程學以及最重要的人工智能和機器學習領域的最新技術進步，為我們提供了開展這一雄心勃勃計劃所需的工具。

人類免疫系統比人類基因組大數十億倍，處理如此龐大的信息，需要強大的數據科學能力和前沿的超級計算。它還要求我們在如何進行臨床研究方面，做出重大轉變。

傳統上，臨床研究的重點是在盡可能多的個體上進行測試，收集每個受試者的有限數據。隨著新的基因組學和分子生物學工具的出現，研究人員可以在單個個體上收集數百萬個數據點。這將帶領我們走向新模式：更少的人，更多的數據。

通過結合人工智能和機器學習來分析這些個體數據集，我們可以更好地理解人類免疫系統的分子水平動力學，并開始繪制其調控規則。在“人類疫苗項目”的早期工作中，科學家們正在使用這種方法，這可以為加速開發新的疫苗和免疫介導性疾病的療法，鋪平道路。

諸如此類的研究，開始產生前所未有的大量數據，最終將使人類免疫系統首冊圖集的創建成為可能。前沿超級計算的進步，可以應用到該數據庫中，創建第一個基于人工智能的免疫系統模型。這些模型，將填補我們現有知識的空白，從而創造出更有效的癌癥免疫療法，以及針對許多其他疾病的診斷、疫苗和治療方法。

我設想著這樣的一個世界：科學家們可以迅速開發出對抗疾病的新方法，疫苗可以通過一次免疫為每個人提供終生保護，免疫療法對所有癌癥都有效，阿爾茨海默癥也可以預防。為了使這一未來成為現實，我們必須將創造力與人工智能的不斷進步結合起來，以破解人類免疫系統的密碼。

本文由Project Syndicate授權《南風窗》獨家刊發中文版。韋恩·考夫是非營利“人類疫苗項目”的總裁兼首席執行官。