訪Joel Dudley:未來疾病治療主要靠大數據和精準醫療

發布日期:2019-10-25

北京時間11月4日消息,今天,2018騰訊WE大會在北京展覽館舉行。基普·索恩、麗莎·蘭道爾、蒲慕明等全球頂尖科學家出席會議并發表演講。在大會舉行前夕,美國西奈山伊坎醫學院遺傳學和基因組學副教授、數字醫療領先研究者Joel Dudley接受了新浪科技的采訪。

目前,老年癡呆癥影響了很多家庭的幸福質量,作為一名科學家,Joel Dudley表示,關于老年癡呆癥,目前最大的挑戰是不知道它的致病原因是什么,雖然老年癡呆癥的癥狀是在大腦當中出現淀粉樣的斑塊,但是當科學家通過減少斑塊的數量來治療老年癡呆癥時,發現這條路無法走通。

最近有一些研究稱,人體的免疫系統對于治療老年癡呆癥有一定幫助。他表示,這是一個非常新的想法,以往科學家認為人的大腦和身體的其他部位是孤立的,但是現在、的研究發現,免疫系統對于老年癡呆癥的產生和治療會產生影響。

▲圖為Joel Dudley在大會演講現場

作為一名數字醫療領先的研究者,Joel Dudley認為未來的疾病治療主要借助于大數據和精準醫療。

以下為Joel Dudley的演講全文:

差不多今天快結束了,大家都是鐵桿科學粉絲,大家一直待到了現在,我最后會講得非常快。

這是我很多研究趨勢的兩個問題,什么叫健康?什么叫疾病?我覺得其實我們沒有一個讓人滿意的答案,其實我們現在才剛剛開始回答這兩個問題,基于現在的一些新技術開始來回答的。

還有一個(問題)關于未來,但是我想先回顧一下過去。有些人可能知道一本書,大概是2000年前寫的,這本書叫《黃帝內經》,這本書里面提出了幾個非常有意思的想法,尤其是當時那個時代,但是我覺得現在也很適用。這里面提出了一個想法,健康實際上是可以通過觀察來判斷的,看一下你的一些特點、癥狀,而不是看你的精神來判斷。

而且它也提出,人、微生物和環境之間的關系,在環境當中有不同的元素,互相產生關系,你可以通過人和環境的關系,比較客觀地判斷是否會有疾病。如果會有疾病,那就是出現了失衡,恢復平衡就可以實現健康。

但是另外一方面,西方醫學是建立在對健康和疾病分裂的觀點之上,所謂的西方醫學實際上在健康方面取得了很多的進展,改善了全世界人們的健康。但是從我個人的觀點來看,如果你進入一個現代的醫院,實際上你會看到,其實治療的方式和以前我們說的人體統一性不一樣。比如說我們會有肺病、腎病等等分裂,但以前的時候是不一樣的。比如說在一個地方會治療不同的疾病,但是現在是進行了如此細的分科。

我們對身體的了解,因為微生物或者分子生物學而得到不斷地演進。上海出生的這位徐立之先生是位科學家,他當時在加拿大工作。他發現了一個疾病:囊包性纖維病(CFTR),當時比現在的死亡率更高,會導致很多人40歲之前死亡,它主要是對人的肺部產生影響,而且是一種遺傳性的疾病。這位教授在1989年的時候就使用了新興的分子生物學,發現了CFTR的基因,發現因為基因的突變而導致了纖維病。

一個基因會導致這樣的疾病,但在我幻燈片的右邊你可以看到,一個基因突變可以在身體當中,以非常迅速的方式產生其他的一些影響,尤其是如果你有一些其他的遺傳問題。

我今天想強調的一點,通過這張幻燈片想讓大家知道,我們知道一個基因的突變會導致剛才我提到的囊包性纖維病,但是我們發現近30年來,到現在還不能夠治愈這樣的疾病。

我們發現有上千個基因,我們知道有一個基因導致一種疾病,但我們還是不能夠治愈它,為什么我們發現基因的能力,超過了我們治愈這種疾病的能力呢?我覺得背后有一個原因就是,人不是機器,不像汽車或者是電腦有這樣的系統,我們人類是一個非常復雜的適應性的系統。

在數學和物理當中的系統和我們不一樣,一個復雜的事業性的系統有很多特點。首先是它會交互,它會隨著時間的推移而進行變化,不可能只看單個的部分而了解整個的系統。但是在生物學當中我們一直是想了解部件,然后在這個基礎之上再了解整個系統。

這就是一個復雜的適應系統。這句話實際上是一個投資銀行在哈佛商學院雜志當中發表的一篇文章,有的時候投資銀行家它對于非常復雜系統的了解,是超過生物學家的。

很明顯,很多人都知道現在有很多技術的進步,比如說現代的基因組學、基因排序。下一代的基因排序在這張PPT上,我選了一個照片,這個就是一個基因排序的機器,它實際上是非常知名的,我們知道華大基因也是一個做基因排序的公司。

這樣的技術它是按照摩爾定律來運轉的,而且它運轉的速度非常快。在20年前,對人類的基因進行這項工作可能需要花20億,但是現在成本已經減少了很多,可能對于人類基因的排序只要幾百美元就可以了。

基因排序的技術現在讓我們獲得了前所未有的對人體的了解。我們不僅僅對單個的基因進行排序,我們還可以對單個的細胞進行排序。這樣對人體的了解,又能夠給我們帶來什么呢?它會向我們反映出——也許是我們能夠預料到的——也就是我們人體是一個非常復雜的系統,是一個非常復雜的網絡,它有不同層級的連接。

比如說你想一下,身體的一個細胞,它有30億組的DNA進行不同的組合。剛才我們聽到過染色體等等介紹,這么多的DNA組合,還有RNA,有一些RNA會產生蛋白質,可能大家在學校都已經學到過。當然不是這么簡單,實際上DNA會表達出很多很多RNA的信息,各種各樣的信息,它們進行互相的連接然后再反饋給DNA。有一些RNA會產生蛋白質,蛋白質會產生互相的關聯,形成一個網絡,然后又會對DNA產生影響。

所以,在一個細胞內部,會有一個涉及到幾百萬交互的這么一個非常復雜的體系。另外還有身體的組織之間的這種關聯,比如說不同器官組織的連接。所以,在這個盒子當中,其實里包含了很多的信息,另外還有環境和我們人體的交互,也是需要考慮的。

所以,我們很難把對基因的了解轉變成治療的方法。

現在基因排序技術有了很多的進展,我們現在可以對更多的東西進行基因排序,對更多的疾病進行排序。所以說有很多的數據產生,這些都是對一些疾病分子層面的信息。我所做的一點就是在斯坦福讀研究生的時候,就收集了很多很多基因疾病的數據,這些都是網上公開的數據。

然后我要問一個問題,也就是說現在有這么多關于疾病的分子數據了,這些分子數據或者說疾病各種數據的關系,比如說一個疾病它的癥狀等等,是否會對我們的治療產生影響呢?在這里大家可以看一下,這兩種病是有互相關聯的,也就是說在基因的層面上它們受到了影響,這兩種病類似之處是超過我們所想象的。這是一種以數據為基礎的,對疾病分子的研究。

你會發現很多的東西,在右上角你可以看到老年癡呆癥在分子層面上,實際上是和另外一種疾病是比較類似的,也就是另外一種皮膚病。也就是說腦疾病和皮膚的疾病有類似之處,我們越來越多地發現這種你沒有想到的關聯。

所以,至少我們對疾病以前的一些理解和描述是錯誤的。我們需要根據分子的特點來重新了解,用數據的方式來了解疾病,尤其是針對單個病人的疾病情況。大家看一下我們在2015年發表的一篇文章當中的數據,大家看到的是一個網絡,實際上你看的不是一個疾病的網絡,而是一個病人的網絡。我當時在紐約生活,我們有關于大概500萬-600萬病人的一些數據。

我想,誰能用這些數據來探討一下怎么樣改善醫療保健系統?實際上我們以前沒有從數據的角度來改善醫療保健系統,但是我們希望在將來能夠做到,所以我們就制定了一個由單個病人數據組成的一張地圖。我們把所有病人量化的數據,比如說你的身高、體重、血液檢測的結果等等都結合在一起,我知道這個診斷是由醫生做出來的,但是這個是主觀的,我想要的是這些量化的數據。

然后,我就建立了每一個病人的特征,看一下這個病人是這樣子、那個病人是那樣子的,然后就建立了一個病人的類似圖,這個就是大家現在所看到的這張圖。它像是一張地圖,但如果我是一個新的病人,第一次來這個診所,你可以想象一下Google地圖在這個點上就是空缺的。如果說在這個地圖上有一個點是空缺的,對于你的健康會產生什么樣的影響。

在這張地圖上你可以看到有一些區域,也就是說我們根據病人的數據進行了這樣的建圖之后,我們要問一個問題,就是有二型糖尿病的病人是什么樣的情況?二型糖尿病是一種代謝性的疾病。我們認為它是一種疾病,可是如果你從數據的角度上看這個病人,實際上并不是只是出現在同一個區域,如果我們只是把二型糖尿病認為是一種疾病的話,你會發現這有三個區域。我們要問的問題就是二型糖尿病是不是不止一種疾病,具體的細節我就不講太多了,但是有一個非常重要的問題,就是從臨床上來講,不管你是在哪三個區域的哪一個地方,比如說如果你是二型糖尿病的病人,你是在最上面的地方,有可能你的心臟病發生的概率就會比其它兩個地方更高;如果你在最下面的區域,你癌癥的發病率就會比其他糖尿病病人的概率更高。然后還有遺傳方面的一些信息,幫助我們對于病人進行分組,這樣的話我們就可以更加精準地去了解二型糖尿病到底是什么樣的疾病。

我最喜歡的就是數據驅使的方式,我認為它可以幫助我們只去關注有光的地方,也就是關注我們知道的地方。

Donald Rumsfeld,如果你不清楚美國現在的歷史,他是美國曾經的國防部長。他可能和科學領域沒有什么關系,可是他這句話是在科學雜志上所發表的,他實際上還因為講這個話而被取笑。但這話還是非常有意思的,尤其是最后一行話,“你不知道你所未知的地方。”

確實有這樣的現象,你覺得科學研究是要探索那些不知道的領域,但實際上很多時候,我們是通過既定的、現有的一些假設來探索未知。有一個很好的例子,這是我們最近發表的一個關于阿爾茨海默癥和大數據之間關系的研究。我說我要找一些疾病,結果我卻發現了這些蠢蠢的病毒。

什么意思呢?我當時對所有的數據進行分析,希望能夠幫助研發一些藥,但是后來我發現的是某些病毒可能會導致阿爾茨海默癥,這對于阿爾茨海默癥來講是一個新的假設。

進一步解釋一下這個研究,到底什么叫做阿爾茨海默癥呢?為什么它這么重要呢?它是一種神經退行性的疾病,會影響人們的記憶力,而且現在在全世界的發病率越來越高。如果有一種疾病甚至能讓最富裕的國家破產,那就是阿爾茨海默癥。所以它的成本非常高。

我們現在并沒有任何很好的治療方法,它也有很多的因素,但是我們看了一下這個地圖,它有很多特點是相關的。有一個重要的特點是,在這張幻燈片的下面,也就是大腦當中形成的淀粉樣斑塊,這些淀粉樣斑塊在大腦當中出現,你可以在阿爾茨海默病人的大腦當中發現這樣的斑塊。

所以這成為大家想治療阿爾茨海默癥的一個重要的假設,大家覺得如果我們可以消除這樣的斑塊,就可以逆轉,這就是一個比較主導的假設。我們也一直嘗試這樣做,甚至差不多成功了,但是很遺憾,并沒有真正的幫助治療疾病,實際上有300多種藥物都失敗了,有2000多個臨床實驗也失敗了。我們經歷這么多的失敗,都沒有治好阿爾茨海默病。

現在甚至有文章說,是不是這樣的治療方法是完全錯誤的。這是在我們的研究成果公布之前發表的,我們利用現在已有的數據,實際上這些數據都是公布的,大家都可以去看。這個是美國國家研究院針對阿爾茨海默癥的研究項目AMP-AD項目,名字特別長,它實際上是最雄心勃勃的,以大數據為基礎,治療阿爾茨海默病的項目。它針對上千個病的病人,測量了很多的信息,而且是不同層級分子、表端基因、代謝的信息。所以說它是一個非常大的數據組,有史以來關于阿爾茨海默病病人最大的數據組。

我們是這樣做的:我們開始把這些數據整合在一起,但問題是,如果我們不知道通過什么樣的機制、怎么樣把這些數據結合在一起,那么我們就使用Bazzy(音譯)Network的方式。在這個小視頻當中,你可以看到這些DNA,黃色可能是一些圖像,紫色的也許是蛋白質,我們看這些數據在不同數據組的情況,以及看一下他們之間的關系,這是一種網絡。

我們通過數據來了解一組數據和另外一組數據之間的關系。我們不僅僅看數據的關系,這是一個非常復雜的方法,我們很難在短時間之內講清楚,我們還會看方向性,了解一下數據從一層,比如說DNA那層轉移到另外一層,比如成像層。

所以這是一個非常復雜的計算,我們要通過超級計算機來進行計算。我們要問的問題就是,比如說我們會針對健康的大腦和針對阿爾茨海默癥病人的大腦建模,我們會問,到底是什么導致了這些阿爾茨海默癥分子網絡的重新布線?我們要尋找一些不平衡,看一下怎么樣修復這些不平衡。

當然這就要通過藥或者分子網絡來修復。我們進行了這樣的計算,花了幾個星期的時間,結果讓我們非常吃驚。我們發現有一個分子的網絡好像進行了重組,我們會發現核心是一個基因,這個基因和人類皰疹病毒6A型相關。

Presenilin是早老素,也就是阿爾茨海默癥病人當中經常會出現的現象。我們發現這兩者之間的關系,人類皰疹病毒6A型是一種病毒,實際上在人群當中是比較常見的,它有一個特點:會和我們自己的DNA進行融合。

這項研究有一些非常有意思的影響。首先,它是一個病毒性的問題,也就是說我們會覺得阿爾茨海默癥的病人當中這種病毒的數量會更多,然后我們又對其它的一些獨立癥列進行了類似的研究,這對于我們來講,就意味著治療阿爾茨海默癥有了新的假設。

之前我提到過,以前的假設都是不成功的,這個研究反映出抗病毒的治療或者是免疫治療可以幫助治療阿爾茨海默癥。在臺灣還有一個研究,就是這些病人被追蹤多年,然后對他們進行抗病毒的治療,發現他們的老年癡呆癥的情況降低了10%,剛才我講到很多的科學研究都是我們經常做的,非常酷。

但是,人們經常想的一個問題,就是這個研究對于我有什么樣的影響?因為很多發現,可能在很久遠之后才會產生影響,今天對我會有什么影響呢?我們要是用同樣的方法來治療老年癡呆癥的話,我們就需要去針對病人進行一些個性化的健康的治療方法。

我們的醫療保健體系,實際上它的設計是不適于現在這種大數據的時代的。這些是80年代和2018年拍的照片,是真的照片。你看咖啡店在這么多年當中都有了很多的創新,他們服務的創新都比醫院的創新要多,所以說真的是很令人吃驚。

我想說的一點就是大數據和醫療保健之間的關系。大家在新聞當中經常可以看到,現在我們實際上像是在迫使新的技術在舊的系統當中去進行工作,也就是我們有了新的技術,但是我們的系統是老的,要讓新的技術在老的系統當中去工作,這樣的話結果肯定不是很好。

我比較感興趣的是,怎么講把這種現象給取消,從而可以真正利用大數據來造福未來的衛生體系。其實傳統的醫院就像以前的大型機一樣,有一個人坐在這里對機器進行操控,我們所做的……我這里有一個視頻不知道能不能放出來。

我們是想重新對診所進行設計,來支持以數據為基礎的診斷方式。這個叫做Lab100,所建立的是一種新型的診所,它可以收集一個病人上百萬的數據,然后為一個病人創造更好的體驗。

有一個問題是我們一直想問的,如果我們有了實際的健康記錄會怎么樣?其實現在是沒有的,大家說電子醫療,但是我們實際上并沒有一個真正的、健康的記錄。但是如果有了我們怎么用它呢?我接下來沒有幾張PPT了,時間也差不多了,這個是一開始病人來診所,當然我想說的是,這個是真正拍的照片,并不是一個展示,并不是3D渲染的照片,而是我們在診所當中所拍的,現在這個診所已經接待了上百名的病人。

它看起來就是這樣子的,我們會把一個病人所有的數據放在這個儀表盤當中,每一次我們會展示一下你和你的同齡、同種族的人相比大概是什么樣的情況,所以你不光可以看到自己的信息。我們還可以測量平衡,還有很多的死亡是因為人們摔跤,所以我們會測量人們的平衡。還有血液的檢測,血液的檢測是在你來之前就會做的,每一次我們對你測量的時候,就會馬上出現信息,展現在你的面前。

現在醫生的做法就是你去做一個血液的檢查,可能要過好幾天才能告訴你結果,但是我們是比較及時的,哪怕是血液的檢測也是這樣。我們也會測量病人的認知還有靈敏度,我們會看一下你全身掃描的情況,經過不同的檢測,當然我剛才并沒有全部介紹,這些信息都會全部進行整合,放在這個儀表盤當中進行展示,然后這個醫生就可以和病人進行交流,更好地了解到這個病人的信息了。

這個是我們一個新的診所,大家如果去紐約的話可以去參觀一下。我想告訴大家的是,它看起來好像有很長時間,實際上才剛剛建立幾個星期。在紐約現在只有一個診所是不行的,所以它是可拓展的,我們現在想的就是在工作場所也可以復制Lab100,在零售場所也可以有這樣的診所的概念。

我的夢想就是能夠創造一個醫療保健的網絡,而且是由這些智能診所數據所驅動的健康體系的網絡。現在的系統做不到,我們需要創造一些新的系統來挑戰原來的老系統。現在我們有人工智能的軟件,但是我今天沒有時間向大家做介紹了,我們還發表了一篇文章,我希望大家能夠看一下。

我希望這將是一個全球性的現象,以大數據驅使健康體系。這就好像無人駕駛汽車,如果你開一米,你就可以和系統進行連接,分享一下周邊的信息。我的夢想就是所有的診所、病人都能夠連結在一起,我們可以進行信息的分享。

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