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人工智能时代,我们可以找到致病源

2020-02-14 10:59 来源:解放日报

面对疾病,如何快速准确地找到致病源?请听美国加州大学伯克利分校博士廖国春在“一刻talks”演讲为我们介绍宏基因组测序技术在医学尤其是传染病监控中的作用。

其实,我们大部分人生病去医院的时候,医生是凭经验看病的。

一般来说,医生首先根据病人的症状以及自身的经验作一个推断,然后再根据推断开出检查单。如果检查结果是阴性,那就再开一个另外的检查单;如果还是不能够确诊,就再开一个。

如果实在不能确诊的话,对于大部分人来说也没什么关系,因为我们自身有免疫系统,可以让我们产生抵抗力。所以,尽管医生不一定能对症下药,也能让我们逐渐康复。

但是,对于一些免疫力低下的病人来说,情况就不容乐观了。比如,5岁以下的小孩、老年人,或者癌症病人、糖尿病人、器官移植病人,他们经常被一些不常见的病菌所感染。每当这个时候,他们被确诊的概率就更低了。一方面,各种各样的检查会增加病人的痛苦;另一方面,如果不能确诊的话,就不能实现精准治疗,同时也会增加医疗系统的负担。

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人工智能,致病源,防疫,未来展望

有没有一种检测方法能够同时做到以下几点呢?第一,它是全方位的,不管是病毒、细菌,或者真菌、寄生虫,都可以检测到。第二,不管是常见的还是不常见的细菌或病毒,不需要医生做推断,可以直接检测出来。第三,可以同时检测出抗药性。实际上,基因测序技术加上大数据分析,已经为我们提供了这样的解决方案。

人类、动物、植物、微生物,我们都有同样的遗传物质,就是DNA和RNA。所以,如果我们把病人的样品拿过来,检测其中的遗传物质,就会得到大量的DNA片段序列。

这时,我们可以通过计算分析的方法,来确认哪些DNA片段来自人类,哪些则来自微生物,这样就有可能找到致病源。通过这种方法,我们实际上是把一个诊断问题,变成了一个计算问题。

这种通过人工智能、大数据分析和统计分析的方法去准确找到致病源的新技术,也被称为宏基因组测序技术。很多疑难杂症,利用这种基因测序的技术都可以得到有效解决。

举个例子,有一个白血病患者,他做过化疗,免疫力低下,这次又出现了高烧、呕吐等症状。通过现有的医疗检测手段,发现他还有结肠炎,肺部也有阴影,但查不出任何病因。最后,用基因测序的方法测了他的DNA,经过大数据分析,发现这个病人是被一种不常见的细菌和另一种病毒所感染。

宏基因组测序技术还有一个非常重要的应用领域,那就是针对传染病的监控,尤其是公共卫生领域。

很多流行病在爆发之前,我们对它一无所知,比如当年的“非典”。过去几十年间,医学界对于传染病病原体的诊断方法主要有涂片镜检、细菌培养鉴定、PCR检测等传统方法,这些传统方法均只能对少量或是确定的微生物进行鉴定,而对少见的病原体和新发病原体的检测困难较大,这也是“非典”疫情一直到传染期结束、将近6个月后才检测出病原体的原因。

现在有了宏基因组测序技术,我们不需要预知病原微生物,而是直接检测病原体的遗传物质,与其他已知的病原体进行比对。它可以提供更多的信息,不仅能够找出致病菌,还可以帮助我们找到传染病的源头。

前两年寨卡病毒流行的时候,美国第一例死亡病例是一位成年男性。通常,寨卡病毒主要感染妇女和儿童,而这第一例死亡的是个成年男性,所以当时大家都心存疑问。我们通过基因测序分析了这个病人的样本,确认他确实是受寨卡病毒感染致死。随后,我们做了数据库的比对,结果发现,这个病毒株的来源,和这个病人在去世前两个星期曾经去过一个墨西哥小镇完全吻合。

那么,这种基因组测序的应用究竟离我们有多远?目前,很多地方都已经开始使用这种技术。当然,目前它的成本还比较高,但是随着科技的进一步发展,成本迅速下降一定是趋势所向。

可以预见,在不久的将来,我们可以通过基因组测序的方法来分析我们被什么感染了,我们身上有什么样的微生物群,也可以用它来进行流行病的监控。

未来,我们可以做到实时的监测,对不同人群、不同地域、不同时间段的人体微生物分布有一个整体的了解。最终我们可以真正做到,在流行病爆发之前就发现它们。

责任编辑:潘一大