【包特金專欄】AI更快辨識腦腫瘤

在醫療領域，快速、有效率和正確可能是生與死的區別。這種改變遊戲規則的工具正在幫助癌症研究人員和醫生拯救生命。(In the medical field, being fast, efficient, and correct can be the difference between life and death. This game-changing tool is helping cancer researchers and doctors save lives.)克里斯·加尤馬利Chris Gayomali發表在最新一期《國家地理雜誌》(National Geographic) 的<來認識 Sturgeon，這款人工智慧工具可以幫助醫生比以往更快辨識腦腫瘤>( Meet Sturgeon, the AI tool that helps doctors identify brain tumors faster than ever)指出，生物資訊學教授 Jeroen de Ridder和分子病理學家 Bastiaan Tops 開發了人工智慧，可以在手術期間打開患者頭骨的情況下加快腦腫瘤的診斷。(Bioinformatics professor Jeroen de Ridder  and molecular pathologist Bastiaan Tops developed AI that expedites the diagnosis of brain tumors while patients’ skulls are open during surgery.)
神經外科的問題在於它非常無情
小兒腦外科醫生 Eelco Hoving 說，“神經外科的問題在於它非常無情。即使是專家也常常必須從切入某人的頭部開始，才能更好地了解他們正在治療的疾病。
例如，在神經腫瘤的情況下，您通常不知道自己在處理什麼，直到切除一塊顱骨並活檢一小部分腦組織進行分析。這就是馬克西瑪公主中心的運作方式，該中心是荷蘭最大的研究醫院之一 UMC Utrecht 的合作夥伴，Hoving 是該中心神經腫瘤科的臨床主任。然後樣本被送到實驗室，在那裡發生兩件事。病理學家對腦組織進行定序和分析，並試圖確定存在哪種腫瘤，這是一個費力的過程，可能需要一周甚至更長的時間。同時，實驗室會採集樣本的一小部分橫截面，將其冷凍，然後用手術刀將其切成薄片，Hoving 說，這實際上是拍攝“冷凍快照”，然後在顯微鏡下對其進行檢查，這個過程稱為快速切片。雖然快速切片可以在短短 15 到 20 分鐘內幫助識別腫瘤類型，但它的可靠性遠不如較慢的方法。
他利用有限的信息做出了最好的決定
這讓神經外科醫生陷入了兩難的境地，因為病人躺在那裡，大腦暴露在外。利用不完整的資訊做出一系列棘手的決定：這裡真的有腫瘤嗎？如果它確實是癌症，那麼它是否是一種需要快速切除的侵襲性形式？或者它是一種較溫和的腫瘤，可以用化療等侵入性較小的藥物來治療？霍文專門從事兒童和青少年手術，因此他內心理解這些限制。
他記得幾年前曾為一名年輕病人做過手術。快速切片顯示出一種高度惡性的胚胎腫瘤，稱為 ATRT。由於 ATRT 具有攻擊性，Hoving 認為最好的行動方案是依序積極回應。他決定進行根治性切除手術，小心翼翼地切除 98% 以上的腫瘤組織——這是一個深思熟慮且耗費精力的過程，需要連續幾個小時目不轉睛地集中注意力。由於手術的結果，患者的一隻手臂失去了部分運動控制能力。
但 10 天後實驗室結果出來時，病理報告顯示腫瘤其實根本不是 ATRT；而是腫瘤。這是溫和得多的事情。 “它恰好是一種生殖細胞瘤，”霍文回憶道，“可以通過放療和化療非常有效地治療。”他利用有限的信息做出了最好的決定：“我本著最好的意圖嘗試進行根治性切除術，但事後看來，我不應該這樣做。”
在40 分鐘內以90% 的準確率對腦腫瘤進行分類
Hoving 現在是馬克西瑪公主研究團隊的一員，自 2023 年夏季以來，該團隊一直在試驗人工智慧來即時識別腫瘤。該團隊正在使用一種名為Sturgeon 的人工智慧模型，該模型可以在40 分鐘或更短的時間內以90% 的準確率對腦腫瘤進行分類，這足以讓外科醫生在患者接受手術時做出明智的決定。 「病理學家仍然會審查每一張幻燈片，」馬克西瑪公主兒童癌症病理實驗室負責人巴斯蒂安·托普斯 (Bastiaan Tops) 說。人工智能只是提供更多信息，另一種輸入。
三隻戴著手套的手拿著手術工具，對大腦進行手術。患者頭部被遮蓋，只能看到大腦的一個小開口。
識別腫瘤，拯救生命：一群醫生今年在荷蘭馬克西瑪公主中心為一名患者進行手術，該中心經常使用人工智慧來幫助醫療團隊更快、更有效地診斷腫瘤。
攝影：盧卡·洛卡特利
該計畫的起源可以追溯到 2022 年初，當時 Tops 聽說他的一位校園同事、分子醫學中心首席研究員兼副教授 Jeroen de Ridder 正在利用一種相對較新的方法在分子測序方面取得進展。為奈米孔定序儀的經濟型設備，可以讀取DNA 鏈。
Tops 突然靈光一現：如果他們能夠將定序儀與某種先進的學習演算法結合起來，從根本上加快腫瘤辨識的速度，會怎麼樣？
部署 Sturgeon 來識別存在哪種類型的癌症
托普斯打電話給德里德，看他是否有興趣聊天。 「他說他看到了奈米孔測序在超快速診斷中的一些應用，」德里德回憶道。由於校園小得令人羨慕——到任何地方最多步行五分鐘——他漫步到托普斯的辦公室。 “我們坐在一起，開始集思廣益。”
奈米孔測序儀是一種起價 2,000 美元的小型設備——從醫療角度來說很便宜，因此對發展中國家的醫院來說很有希望。它看起來像訂書機，透過 USB 連接到筆記型電腦；換句話說，根本不具有未來感。它的工作原理是讓一條 DNA 鏈穿過內部有小孔或奈米孔的膜。每個奈米孔都與一個電極和一個感測器相關聯，當線束移動經過孔時，感測器會記錄系統電流的精確中斷。結果是一個獨特的簽名——每條鏈的“曲線”——可以被解碼成一個基本序列。同時，研究人員可以部署 Sturgeon 來識別存在哪種類型的癌症。
電腦能否識別大象圖片中的內容？
與任何使用人工智慧的識別軟體（如Google反向影像搜尋）一樣，最大的障礙是處理不完整資料的片段，在這種情況下是在分子層面。 De Ridder 喜歡用一個更具體的例子來描述這項工作：“人工智慧需要解決的挑戰是，如果我向你展示一張大象的圖片，電腦能否識別圖片中的內容？”假設您只有圖片的百分之一（可能是大象鼻子的幾個灰色像素），而其餘 99% 是未知或難以理解的。 “我們現在可以製造一個仍然可以識別圖片中有一頭大象的人工智慧嗎？”他問。 “這就是我們開發的人工智慧。最終，這就是它的作用。
另一個根本性的困境，特別是在兒科腦腫瘤的情況下，是醫院每年處理的病例可能少於一百個，這造成了數據稀疏問題。有了人工智慧，你需要一個包含數千個病例的資料庫，甚至可以開始訓練像 Sturgeon 這樣的東西來執行腫瘤辨識。 （與 ChatGPT 相比，ChatGPT 利用互聯網上數十億個免費可用的句子進行自我訓練。）如何協調較小的樣本量與難以想像的龐大數據集的需求？對 de Ridder 和 Tops 來說，這意味著發揮創意。
兩人從先前發表的研究中發現的現有腫瘤樣本中提取了數據。即便如此，他們仍處於赤字狀態。 「嗯，我們大約有 3,000 個樣本，」de Ridder 解釋道。 “所以不是很多。”
但從這 3,000 個樣本中，他們能夠模擬數百萬個獨特的奈米孔序列，用於訓練鱘魚——類似於《駭客任務》中的尼奧如何將數百年的功夫訓練上傳到他的大腦中。 「我們總共執行了 4500 萬次這樣的操作，以獲得具有訓練非常複雜網路所需容量的資料集，」de Ridder 說。 “你瞧，這似乎有效。” 
Sturgeon 已被用於幫助即時決策的研究
雖然 Sturgeon 已被用於幫助即時決策的研究，但馬克西瑪公主團隊正在設計臨床試驗，以更好地了解 Sturgeon 的影響。理論上，分子定序可以擴大範圍，幫助辨識腦腫瘤以外的疾病和疾病：黑色素瘤、肺部真菌感染、骨髓纖維化等罕見血液疾病。使用 DNA 立即識別罕見或難以診斷的疾病可能會從根本上重塑醫學格局。在神經外科領域，一些科學家已經推測人工智慧可以與手術機器人配合使用，以實現複雜手術的自動化。同時，哈佛大學和Google的研究人員最近製作了第一張一立方毫米腦組織的3D 地圖，這可能提供更多方法來理解我們為什麼思考我們如何做、何時可能出現認知問題，甚至我們如何體驗情緒。
但進步是迭代的。設計上很慢。醫療監管機構仍需要確保 Sturgeon 及其類似技術的安全性，這可能需要五年或更長時間。 「我們必須證明這一點，」霍文說。 “[我們必須]給它一個真正值得信賴的背景。”
腫瘤狩獵的終結者視覺
儘管霍文最初是一名人工智慧新手，但他已經成為人工智慧所能提供的可能性的傳播者，特別是從增強的角度來看。想像一下，在 10 到 15 年內，神經外科醫生可以佩戴一副人工智慧眼鏡，能夠即時找出並識別癌症：用於腫瘤狩獵的終結者視覺。
「我認為有很多技術，特別是在成像和混合現實類型的技術方面，將對我們有所幫助，」霍文說。最終將由神經外科醫生做出最終決定，就像他們一直所做的那樣，但他們將能夠以更少的猜測來做到這一點。