葯明康德AI/報導
近日，來自MIT Media Lab的研究人員開發出了一個新型人工智慧模型，利用機器學習技術來減少膠質母細胞瘤患者化療和放療的藥物劑量，來改善患者的生活品質。
膠質母細胞瘤是一種出現在大腦或脊髓的惡性腫瘤，該疾病的患者通常只剩下不到五年的壽命。然而在這五年間，患者還必須必須忍受放射療法和每月服用多種藥物組合。為了將腫瘤儘可能縮小，醫生們通常會開具相關藥物在安全範圍內的最大劑量，但這些強效藥物仍然會給患者帶來非常多的副作用。面對這一狀況，如何讓患者在保證治療效果的同時，還能免受藥物副作用帶來的痛苦呢？
▲為了減緩病情，膠質母細胞瘤患者需要經歷一系列化療和藥物治療過程，中間可能會帶來非常嚴重的副作用（圖片來源：123RF）
MIT的研究人員使用了一種名為強化學習（reinforcement learning，RL）的技術，來訓練AI尋找膠質母細胞瘤患者的最佳給藥方案。首先，研究人員建立了一個由50名模擬膠質母細胞瘤患者組成的測試組，讓AI模型為每位患者推薦通常用於治療這一疾病藥物的使用劑量。
當人工智慧給出一個劑量後，會將這一結果在電腦模型中進行驗證，從而確定這個劑量使腫瘤縮小的可能性。當這一劑量能夠縮小腫瘤時，AI就會得到獎勵；然而，如果AI一直給出最大劑量的結果，就會受到懲罰。研究人員表示，這種方法在最大限度減少腫瘤和低毒性之間達到了完美的平衡。
在完成AI模型的構建後，研究人員使用這一模型，為每個模擬患者進行了大約2萬次的測試，以完成整個訓練過程。接下來，研究人員在另外一組的50名新模擬患者身上測試了這一AI模型。測試結果顯示，AI模型可以降低用藥的劑量和頻率，同時仍然可以縮小腫瘤。同時，它也將每個病人特有的資訊納入計算範圍之中，例如他們的腫瘤大小、病史和生物標記等。
▲這項研究的負責人之一，MIT Media Lab的首席研究員Pratik Shah博士（圖片來源：pratiks.info）
「我們需要通過將腫瘤縮小來幫助患者減輕病痛，但同時我們希望確保患者的生活品質，即保證藥物自身毒性不會導致壓倒性的疾病和有害的副作用，」這項研究的負責人之一，MIT Media Lab的首席研究員Pratik Shah博士表示：「我們能夠使用非傳統的機器學習技術進行個體試驗，來生成基於精準醫學的治療方案，這是這項研究中最令人興奮的部分。」
我們希望，這項非常有前景的研究結果能夠早日得到實際應用，從而造福更多飽受腫瘤折磨的患者。
參考資料：
[1] Artificial intelligence model 「learns」 from patient data to make cancer treatment less toxic. Retrieved August 15, 2018, from http://news.mit.edu/2018/artificial-intelligence-model-learns-patient-data-cancer-treatment-less-toxic-0810
[2] AI Can Make Sure Cancer Patients Get Just Enough (but Not Too Much) Treatment. Retrieved August 15, 2018, from https://futurism.com/glioblastoma-patients-ai-treatment/
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