AI 連接新一代基因編輯技術，讓腫瘤免疫治療更進一步

10 月 27 日，由《麻省理工科技評論》、DeepTech 深科技主辦的“Meet 35——全球科技青年論壇”在北京舉辦。

這次盛會，來自全球範圍內最頂尖的科學技術人才以及跨界領域人士，暢談從人工智能到量子計算，從基因編輯技術到腦機接口，叢可持續能源到未來出行、金融科技、區塊鏈以及技術投資等最前沿的科技話題。

來自斯坦福大學醫學院的叢樂教授，發表了題為《計算模擬與 AI 連接新一代基因技術》的演講，報告了計算模擬與 AI 對基因編輯技術的啟迪和應用。

（來源：DT 君）

作為 2017 年《麻省理工科技評論》中國區 35 歲以下科技創新青年，叢樂教授是將 CRISPR 技術帶到人類基因世界的青年科學家之一。2013 年，國際知名學術期刊《科學》發表了麻省理工學院張鋒教授作為通訊作者、叢樂博士作為第一作者的重磅論文，首次將 CRISPR － Cas9 基因編輯系統作用於人類和鼠類細胞，並揭示了相關技術在基因治療，特別是心腦血管疾病和癌症治療中的應用潛力。

DT 君就叢樂教授在論壇中的精彩演講進行整理，內容略有刪改：

很高興有機會來到這裡分享，感謝主辦方 DeepTech 深科技讓我有這樣一個平台。我跟前面幾位稍微有點不同，我是從學術界過來。所以今天我想給大家從學術界的角度，分享一些我們最近以及目前正在進行的一些研究，主要是關於如何使用電腦模擬和人工智能、機器學習的技術與新一代基因工程技術、編輯技術和分析技術進行結合。

我本身在清華讀本科的時候是學電子的，但中間轉學生物，所以也是半路入“坑”的狀態。先從基因測序講起，這可能是大家比較熟悉的過去 10 年中生物醫學領域一個非常重要也是非常讓大家激動的新技術平台。

大家也都知道很多基因領域公司，都在這個領域上做出了非常有影響力的成績。但我們可以關注到一件事，測序的價格在不斷下降，且下降的速度已經非常之快，同時相應有一個指數——測序總量的高速增長，這已經不是線性增長，而是指數級增長，也就是說我們在基因測序領域中產生了大量的數據。

大家有在說我們是否進入了生命健康大數據時代，但是這其中有很多特別複雜，在過去幾十年甚至上百年一直困擾人類的疾病，它們的治療手段依然沒有特別明顯的進展。

比如被大家熟知的老年癡呆。可能心腦血管疾病已經有一些突破，但像睡眠失調、抑鬱和自閉症這些神經系統疾病，都和遺傳因素有關，也有是說它跟基因是有關係的，因為過於複雜，所以我們儘管有了大量的數據，依然並沒有能力很好地解決這些疾病。

（來源：DT 君）

所以，今天想給大家介紹我們之前、最近以及未來想做的研究，特別是數據科學和電腦模擬對基因編輯技術的啟迪。

CRISPR 作為基因編輯中一個代表性技術，可以輕鬆實現切割目標基因，或者對基因進行改造。但是基因編輯技術本身還有很多問題，包括脫靶、不夠準確和效率還不夠高。我們現在希望能夠把這個技術變得更好，如果能夠產生一個更好的方式讓這個技術更加準確、更加高效，可能對我們治療很多疾病是有價值的。

我們之前的傳統實驗方法，更多的是瓶瓶罐罐地倒騰，這其實是很慢的。我們通過跟 IBM 合作，使用他們的超級電腦系統，去模擬 CRISPR 這個生物系統的動態功能，從而告訴我們怎麽樣能夠更好的改造系統。

我們作為生物學家的手段有限，但如果結合了電腦模擬技術，同時我們也不僅僅和電腦科學家合作，還結合了很多物理學家的能力，我們才得以對這樣一個系統進行電腦模擬，以及分子動力學等其它新技術。

我們希望，這至少是一個起點，讓我們能夠開始把計算的能力和實驗的技術結合起來，提高我們實驗的效率，從而找到最合適的能夠用於治療或者其他方面生物醫學應用的基因編輯系統。

目前，我們已經運用一些成熟的技術以及基因編輯技術，來對癌症的免疫療法進行一些新的開發和嘗試。我們現在已經有了一些更好的基因編輯技術，我們不僅要能夠改造我們基因中的錯誤治療疾病，我們還需要知道是哪裡出現的問題才行。

這就回到了基因測序。測序實際上是一個“看”的過程，而編輯是一個“改”的過程，我們要先看到問題，就好比做一本書的編輯，要先看到錯別字才能進行校正和修改。

所以，我們通過觀察不同腫瘤中不同狀態免疫細胞的基因表達，再通過機器學習領域數據的變換，以及數據降維處理，我們能夠更好的看清楚其中與腫瘤免疫功能有關的基因。

我們通過編輯了免疫 T 細胞中的這些相關基因，經過改造的 T 細胞回輸到動物體內後，我們發現它的腫瘤發展速度要比對照組緩慢很多，幾個月後，我們發現這些改造的細胞能力不斷增強，使得動物體內的腫瘤不斷縮小，腫瘤不僅僅沒有發展，而且在不斷縮小。這就是今年榮獲諾貝爾獎的腫瘤免疫治療的主要思路。

（來源：諾貝爾官網）

這樣一個過程告訴我們，通過結合更好的基因測序分析技術，找到潛在的基因再加以精確的改造，我們可以實現之前我們所說的既能“讀”又能“寫”的狀態。

我們目前希望把這樣一個思路做得更好，不僅做整體的基因表達分析和測序，我們還希望做到單細胞水準上的基因表達測序和分析，從而通過系統的單細胞層次上的分析，在更高分辨率上看到哪些基因，哪些細胞可能對腫瘤免疫過程有最大的影響，進而通過計算分析、機器學習的方法找到這些潛在的基因進行基因編輯相關的改造和治療。

我門也非常希望利用這個機會，能夠和國內的科研人員和醫生合作，幫助解決一些中國人群所關注的疾病，比如發病率遠高於西方國家的胃癌。為了中國的病人，我也很希望將來如果有機會的話能夠做一些其他方面的研究。