PARP抑制劑是一種可以阻斷某些細胞酶的物質，有希望治療由同源重組 （HR） 缺陷引起的癌癥，同源重組是一種協調有害DNA斷裂修復的微觀機制。然而，PARP抑制劑的使用仍然有限，因為大多數臨床測試無法對HR進行有效檢測。近日，哈佛醫學院的科學家們開發出了一個名為SigMA的AI篩查系統。該系統能夠和準確地“讀取"HR缺陷的分子特征，并進一步配合現有的篩查方法。該研究成果發表在了《自然》子刊Nature Genetics上。如果未來將SigMA納入已經在醫院中使用的基因檢測技術，每年將會有大約 27 萬乳腺癌患者受益，其中約5%到10%的人有BRCA缺陷。27 萬乳腺癌患者將受益！哈佛醫學院學者研制名為SigMA的AI篩查系統PARP抑制劑通常用于攜帶BRCA基因突變的乳腺癌、卵巢癌、胰腺癌和其他癌癥患者。然而，由于并不是每個HR缺陷的患者都出現BRCA突變，因此大多數標準檢測方法會將其遺漏。而SigMA則可以識別HR缺陷的在被癌癥擾亂的DNA成分中的特征模式，甚至包括只分析一部分基因的臨床測試。研究人員從數千個*測序的腫瘤基因組中挑選出一個語料庫，并對SigMA模型進行訓練。然后，他們對照全基因組測序分析的730個樣本測量了模型的性能。結果顯示，SigMA以74%的準確率正確檢測出了包含HR缺陷的癌細胞；而目前的算法準確率大約在30%到40%左右。隨后，研究人員又進行了一項包含878名以前接受過基因檢測的患者乳腺腫瘤樣本的測試。在測試中，SigMA檢測到23%的樣本帶有HR缺陷特征。而且，它成功地在其他類型的癌癥中發現了以前未發現的缺陷，檢測率從食管癌的5%到卵巢癌的38%不等。27 萬乳腺癌患者將受益！哈佛醫學院學者研制名為SigMA的AI篩查系統▲SigMA（左側淺黃色）檢測結果與其他算法對比示意圖（圖片來源：《Nature Genetics》）在第三項測試中，科學家們通過對14種癌癥類型的383個腫瘤細胞系進行實驗，探究SigMA模型能否預測癌細胞對PARP抑制劑的反應。研究人員表示，被SigMA鑒定為有HR缺陷的乳腺癌細胞系和沒有HR缺陷的細胞相比，對PARP抑制劑反應更好。這表明該算法可以更準確地確定哪些患者可以從PARP抑制劑中獲益。“定位遺傳生物標志物，并使用特異性靶向相關癌癥驅動通路的藥物治療患者，是醫療的核心。我們相信，我們的算法可以大大增強醫生提供這種個體化治療的能力，"論文資深作者，哈佛醫學院Blavatnik Institute生物醫學信息學教授Peter Park博士表示：“有更多沒有BRCA突變的患者可以從PARP抑制劑中獲益，但醫生卻可能無法進行有效的診斷。我們的算法可以幫助解決這一問題。"論文的作者、HMS的生物醫學信息學系博士后Doga Gulhan說：“我們的算法能以更高的靈敏度檢測潛在的致癌缺陷的分子足跡。此類檢測的首要目標，是幫助臨床醫生根據特定基因缺陷的情況為每位患者制定治療方案。"Park說：“在過去的幾個月里，我們已與許多臨床醫生進行過交流，并多次展開合作。臨床實踐中將有其他癌癥患者通過我們的算法檢測后得到治療方案。SigMA檢測的準確性因癌癥類型而異，不過，它仍然會檢測出那些易被一般檢測方法遺漏的癌癥。這有助于醫生對更多人提供針對性的療法，從而對癌癥治療產生真正的影響。"哈佛醫學院的這幾位科學家正努力用人工智能促進癌癥治療的發展，SigMA的研發團隊希望當其真正落地的時候，能為千萬癌癥患者帶來福音。人工智能在醫療領域的應用正在不斷增多，這種技術將不斷為人類健康事業的發展做出貢獻。