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結(jié)節(jié)的良惡性辨別依然很艱難，因為這種差別是由質(zhì)譜數(shù)據(jù)中眾多因素的復(fù)雜關(guān)系所決定的，是一個模式識別問題。

■本報記者 溫才妃

甲狀腺很小，但它影響到五臟六腑。數(shù)據(jù)顯示，每5個成年人中就可能有1人患有甲狀腺結(jié)節(jié)。很多人不得不選擇手術(shù)切除——代價是終身服藥補充甲狀腺素，以維持體內(nèi)的甲狀腺激素在正常水平。

科學(xué)家們曾經(jīng)寄期望于基因檢測解決這一難題。但經(jīng)過十幾年的嘗試發(fā)現(xiàn)，基因診斷能夠達到的特異性也僅在10%~50%左右。

如何破題？西湖大學(xué)將蛋白質(zhì)組大數(shù)據(jù)與人工智能（AI）相結(jié)合，致力于開發(fā)基于蛋白質(zhì)組和其他分子組學(xué)的輔助臨床診斷新方法，助力實現(xiàn)腫瘤等人類重大疾病的精準(zhǔn)輔助診斷。

近日，由辰德資本、高榕資本共同領(lǐng)投，高瓴創(chuàng)投跟投的西湖歐米（杭州）生物科技有限公司（以下簡稱西湖歐米）獲得數(shù)千萬元種子輪融資。其核心技術(shù)來自于西湖大學(xué)教授郭天南的實驗室，西湖大學(xué)成果轉(zhuǎn)化辦公室全程參與了項目孵化。

從“蛋白質(zhì)”入手破題

作為一名蛋白質(zhì)組學(xué)專家，郭天南選擇從“蛋白質(zhì)”入手破題。

一個人從出生到死亡，從健康到疾病，絕大多數(shù)情況下基因都是不變的。但是，蛋白質(zhì)不一樣。在不同健康狀態(tài)下，人體內(nèi)的蛋白質(zhì)會發(fā)生變化。難點在于，這種變化非常細微，怎么才能檢測到。

郭天南說：“在宏觀世界里，我們辨識一個人是通過看他的臉部特征，但在分子水平我們是看不到的。所有的蛋白質(zhì)，即使你能看到，因其復(fù)雜的結(jié)構(gòu)也很難準(zhǔn)確辨識。我們是通過測量它的重量，來鑒定這是一個什么樣的蛋白質(zhì)。給蛋白質(zhì)稱重的這桿‘秤’叫質(zhì)譜儀，我們目前的質(zhì)譜儀可以達到約小數(shù)點后30位（kg）的精度，當(dāng)然這后面涉及很多數(shù)學(xué)計算，包括多個物理、化學(xué)等過程。”

但即使做到這一步，結(jié)節(jié)的良惡性辨別依然很艱難，因為這種差別是由質(zhì)譜數(shù)據(jù)中眾多因素的復(fù)雜關(guān)系所決定的，是一個模式識別問題。而這正是西湖大學(xué)人工智能領(lǐng)域講席教授李子青的擅長。

在李子青看來，從甲狀腺結(jié)節(jié)質(zhì)譜大數(shù)據(jù)中鑒別其良惡性，就像從一張圖像中辨識“兩個”長相類似的人臉。

李子青帶領(lǐng)的研究團隊采用機器學(xué)習(xí)方法，從原始質(zhì)譜數(shù)據(jù)中選擇出2622個有意義的候選特征蛋白質(zhì)，并通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)構(gòu)建了一套適用于蛋白質(zhì)組學(xué)數(shù)據(jù)的獨特算法，將2622個蛋白質(zhì)組學(xué)數(shù)據(jù)輸入了這個模型，進行了大約2×1019次運算，終于找出了能夠幫助醫(yī)生辨別患者結(jié)節(jié)良惡性的20個關(guān)鍵蛋白。

“我們用這套模型給20個蛋白的總體情況打分（分值在0~1之間）：當(dāng)綜合得分大于等于0.5，即為惡性結(jié)節(jié)；小于0.5，就是良性結(jié)節(jié)?！崩钭忧嗤嘎?，臨床試驗顯示，這種檢測方法的綜合準(zhǔn)確率達到了89%。

從科學(xué)家到企業(yè)家

除了科學(xué)家的身份之外，郭天南的另一個身份是西湖歐米創(chuàng)始人。

目前，西湖歐米已搭建起一支涵蓋蛋白質(zhì)組學(xué)、臨床醫(yī)學(xué)、人工智能等交叉領(lǐng)域?qū)I(yè)人才的復(fù)合團隊，正全面開展“新一代蛋白質(zhì)譜臨床轉(zhuǎn)化應(yīng)用”研究。

“通過AI+深度學(xué)習(xí)與臨床醫(yī)療大數(shù)據(jù)整合，我們正在積極探索有臨床應(yīng)用潛力的新診斷方法和治療靶點；并基于人工智能前沿技術(shù)，針對多組學(xué)生命健康大數(shù)據(jù)的特點，構(gòu)建新的數(shù)據(jù)分析與挖掘的模型與算法，進行靶點驗證，從而解決一系列臨床實際問題，重點關(guān)注人類重大疾?。ㄈ缒[瘤和代謝性疾病）的精準(zhǔn)分型、預(yù)后預(yù)測和精準(zhǔn)治療等?！惫炷险f。

在郭天南實驗室這一科研成果轉(zhuǎn)化的過程中，西湖大學(xué)成果轉(zhuǎn)化辦公室從技術(shù)保護、政策咨詢、法務(wù)服務(wù)、融資建議、團隊搭建等方面為企業(yè)提供全程支持，加速推動了該項技術(shù)的產(chǎn)業(yè)化。

西湖大學(xué)成果轉(zhuǎn)化負責(zé)人王廷亮介紹說，西湖大學(xué)獨立或跨學(xué)科合作開展了多個領(lǐng)域尖端的科學(xué)研究，成果轉(zhuǎn)化辦公室從這些科研項目的研究階段起就長期關(guān)注和實時追蹤，全過程為科技成果的轉(zhuǎn)化落地深度培育賦能。

這一年來，通過西湖大學(xué)數(shù)個轉(zhuǎn)化項目的順利落地，成果轉(zhuǎn)化辦公室基本發(fā)揮了科學(xué)研究與成果應(yīng)用之間的橋梁作用，加速有效地推動了科技成果的產(chǎn)業(yè)化。

現(xiàn)階段，西湖歐米已通過臨床隊列的臨床樣本檢測生物體內(nèi)蛋白質(zhì)表達水平，結(jié)合機器學(xué)習(xí)，幫助預(yù)測及評估疾病發(fā)展情況，對甲狀腺結(jié)節(jié)等疾病的精準(zhǔn)診療提供輔助診斷。

今年1月，郭天南等人再次在《細胞》發(fā)表研究成果，發(fā)布了2020年初因新冠肺炎去世的患者體內(nèi)多器官組織樣本中蛋白質(zhì)分子病理全景圖。

這是在全球范圍內(nèi)第一次從蛋白質(zhì)分子水平上，對新冠病毒感染人體后多個關(guān)鍵器官做出的響應(yīng)進行了詳細和系統(tǒng)的分析，為臨床工作者和研究人員制定治療方案、開發(fā)新的藥物及治療方法提供了線索和依據(jù)，有望在下一步實現(xiàn)轉(zhuǎn)化。

聯(lián)手實現(xiàn)“對癥下藥”

作為一門新興學(xué)科，蛋白質(zhì)組學(xué)是繼基因組學(xué)、轉(zhuǎn)錄組學(xué)后人類對生命活動奧秘探究的又一突破。人類大部分生命活動是由人體內(nèi)的蛋白質(zhì)執(zhí)行的，疾病治療的效果也取決于蛋白質(zhì)機器的調(diào)控。未來蛋白質(zhì)組學(xué)+AI技術(shù)的運用場景，遠不止于甲狀腺結(jié)節(jié)。

比如，人們可以用它來篩選治療腫瘤的藥物。電影《我不是藥神》里面說到白血病中有一類叫慢性髓系白血病，幾乎90%的這類患者會出現(xiàn)一個特殊的融合蛋白BCR-ABL?？茖W(xué)家找到一個叫伊馬替尼的藥，可以有效抑制這個融合蛋白的功能，有效率達90%以上。

研究還表明，每個腫瘤都可能有一個或多個這樣的引起疾病的異常蛋白，并且還可能隨著疾病的演進出現(xiàn)改變。這時，如果能通過蛋白質(zhì)組學(xué)+AI技術(shù)，實時找到當(dāng)前疾病階段的異常蛋白，就能實現(xiàn)“對癥下藥”。

郭天南表示：“蛋白質(zhì)組學(xué)在精準(zhǔn)醫(yī)療中廣泛應(yīng)用的黃金時代即將來臨。我們的使命是在盡可能短的時間內(nèi)，從盡可能少的生物樣本中，對盡可能多的蛋白質(zhì)進行準(zhǔn)確定量，進而解析生命活動的數(shù)學(xué)規(guī)律，最終實現(xiàn)基于蛋白質(zhì)組的精準(zhǔn)醫(yī)療。未來，我們將不斷挑戰(zhàn)世界技術(shù)難題，突破極限，助力人類重大疾病輔助診斷技術(shù)?！?/p>

據(jù)悉，西湖歐米的本輪融資將用于人才招聘、原創(chuàng)技術(shù)突破、臨床檢驗所落地、研發(fā)合作拓展等。辰德資本及高榕資本項目負責(zé)人均長期看好多組學(xué)領(lǐng)域在臨床的轉(zhuǎn)化應(yīng)用。

辰德資本負責(zé)人表示，蛋白質(zhì)在生命活動中起著核心的作用，但相比基因組與轉(zhuǎn)錄組在過去十余年間的迅猛發(fā)展，蛋白質(zhì)組學(xué)的產(chǎn)業(yè)發(fā)展仍處于相對早期階段，有著巨大的潛力。