AI个体化癫痫治疗管理新时代丨Airdoc莫纳什研究中心最新篇文章

《the BMJ》-Brain Health（英国政府病理学杂志脑肥胖症EP）10月刊刊登了关于哮喘化疗政府政府机构的不断更新系统持续性并成果。此次系统持续性并成果表明，机器求学的进步有望给予来得直观的仿真来得借助于结论哮喘生物体病患者的化疗结果。仅有遗传物质组抽样和应用于病患者独有的肿瘤内建立的复杂病症仿真也许会在今后将试错具体方式替换为哮喘简单化疗。本系统持续性由Airdoc Monash Research Center戈宗元博士制作团队共同莫纳什脊髓愈合病症系统持续性之教育中心近日共同完并成。

一个多世纪以来，哮喘化疗以前是试错具体方式。虽然有基本相同类型的抗生素并不并不需要读物，但药有否发挥作用，情况下应用于后才知道，如果没效就要如此一来尝试下一种药，以此类推直到认出更好的化疗方具体方式。因此耽误病程的病患者则有。但此次Patrick Kwan(关国良)及同事聚焦认为今后通过AI得借助于结论哮喘的猝死，为病患者匹配最适合的抗生素。

生物技术双向Transformers编码器(BioBERT)是不断更新的基于剖面求学高效率的事前军事训练生物技术语言表示仿真，并能可用生物技术文本的掘出目标。BioBERT发布新闻于2020年初，它通过促进应用于来自许多其他数据集类型的非结构化数据集，可有如自由电子肥胖症记事和药理学系统持续性报告，来支持仿真军事训练。建构有力的剖面求学图可能持续性仿真，这使得系统持续性政府政府机构人员可以在化疗结果系统持续性之中包括来得高粒度且也许有益的接收者，而传统意义的统计系统持续性则无具体方式做到这一点。

化疗反应的不已确定持续性是主要难题

化疗哮喘有许多抗生素以及非抗生素阻挠措施，可有如切除切除、脊髓调节和饮食疗具体方式。然而，当前的化疗政府政府机构标准仍然依赖于循序尝试各有不同的抗哮喘抗生素化疗的试错具体方式。虽然有基于哮喘猝死基本相同类型（局灶持续性或仅有面持续性猝死）的抗生素并不并不需要读物，但在分组系统持续性时，许多抗生素具有类似于的。对于任何也就是说的病患者，无具体方式得借助于结论哪种抗生素最必需并应获选初始化疗。尽管制剂激增，市场上有20多种药剂，但有三分之一的病患者的哮喘猝死无具体方式被抗哮喘抗生素控制。

在世界许多区域内，大多数新诊断为哮喘的病患者是由初级保健眼科医生透过化疗的。如果在原先的化疗之中无具体方式控制哮喘猝死，则将病患者转诊给普通脊髓科医生，如果有利于的抗生素化疗失败，则将其转诊至哮喘之教育中心。这种按部就班的医护轨迹理论上在哮喘专业人士检验也许具有HIV哮喘长期持续性的病患者在此之后，关键的短时间现在流失了。其他化疗并不并不需要，可有如切除，被较广地认为是仍要的手段。惜的是，不足之处的短时间延缓理论上这些化疗手段也许敏感度不佳。结果往往是多年的生活质量回升，生产力回升和发生率提高。

这一境况也许通过一种可信的、能认出化疗结果与病患者个人构造间不足之处联的模式的方具体方式来摆脱。HIV哮喘长期持续性的病患者这所发就可以被适时的分诊，从而尽快赢取珍贵的五年制医护自然资源。人脑（AI）和肿瘤内系统持续性的不断更新进展使人们寄希望于哮喘生物体化化疗政府政府机构将也许如此一来一并成为这种循序化疗途径的可行持续性替代方案。

A：传统意义试错化疗具体方式

BC：人脑和肿瘤内生物体化化疗政府政府机构

病理学人脑

机器求学即将探索在哮喘领域里通过人脑模式识别系统来得借助于结论和样品哮喘的猝死。除此以外的一项系统持续性应用于了9571可有如前所述收集的头皮人脑记事来军事训练一个剖面脊髓网络，该算具体方式在样品猝死期痫所发放电不足之处优于专业人士。系统持续性政府政府机构人员还应用于了基于短时间序列的算具体方式（可有如，在响应持续性脊髓刺激系统之中应用于的线长算具体方式）来系统持续性举可有来说的、持续获取的发育不全人脑瞬时，以技术开发哮喘猝死预警系统。如果在大规模药理学试验之中断定必需，这种系统可以设具体方式病患者事前管控并减少哮喘猝死所随之而来的受伤。

生物技术双向Transformers编码器(BioBERT)是不断更新的基于剖面求学高效率的事前军事训练生物技术语言表示仿真，并能可用生物技术文本的掘出目标。BioBERT发布新闻于2020年初，它通过促进应用于来自许多其他数据集类型的非结构化数据集，可有如自由电子肥胖症记事和药理学系统持续性报告，来支持仿真军事训练。建构有力的剖面求学图可能持续性仿真，这使得系统持续性政府政府机构人员可以在化疗结果系统持续性之中包括来得高粒度且也许有益的接收者，而传统意义的统计系统持续性则无具体方式做到这一点。

AI上的进步为意味着可信的得借助于结论抗生素化疗反应的仿真带来了希望。斯坦福哮喘之教育中心的一项系统持续性即将技术开发AI仿真根据发起者的哮喘猝死，遗传遗传物质，物理，生理反应，抗生素和生态环境数据集得借助于结论抗哮喘抗生素化疗结果。可用得借助于结论抗生素化疗反应的完美AI算具体方式和输入数据集目前还有待已确定。因此，今后的系统持续性必要探索来得先进、来得复杂的图可能持续性AI仿真，并利用大型纵向哮喘登记数据集，以便可以从病患者的出有之中掘出仅有面的接收者。这些系统持续性也许会通过应用词法处理来透过来萃取非结构化数据集来增强仿真。

△ 军事训练的仿真在各有不同的数据集集上用意transfer learning做盲测

△ 各有不同cohort数据集集二者之间的关联

遗传物质组学、肿瘤内和简单化疗

针对哮喘病人的仅有遗传物质组筛查系统持续性现在断定了越来越多的哮喘不足之处遗传物质，包括单核苷酸遗传物质位点变异（SNVs）和遗传物质组热点。据系统持续性估计，左右有70％的哮喘患者也许是由于一种或多种遗传遗传物质因素引发的。即使现在有不足之处系统持续性的典型案可有，但是目前尚不确切细菌感染表型的认定将在何种往往上负面影响药理学实践之中的化疗决断。为了摆脱这一知识文化关联，一项即将透过的随机相比较试验并能已确定难治持续性哮喘病患者的仅有遗传物质组人类所基因组计划的药理学效用和并成本效益。

如果病毒学知识要转变并成为来得好的化疗方具体方式，那么来得加充分地了解表型的功用就变得至关重要。为此，系统持续性政府政府机构人员转用了传统意义的哺乳类和细胞内病症仿真，将错误的遗传物质放入生物体的DNA之中。然后通过与相比较或“野生型”静止状态透过比较来已确定病理生理反应学巨大变化。

就哮喘而言，针对SCN1A遗传物质突变（随之而来大多数Dret综合征患者的遗传物质30）的病症仿真系统持续性已将血清素之中间皮质的氯离子走廊功用降低证实为哮喘不足之处的病理学机制改变。这一断定随之而来了对Dret综合征之中抗生素并不并不需要的重新检验，并消除了氯离子走廊阻断抗生素的应用于，因为它们也许有利于降低皮质功用从而随之而来哮喘猝死加剧。

但是在大多数情况下，由于现阶段病症仿真系统持续性的局限持续性，很多SNVs的细菌感染反应机理尚不确切。如果要在哮喘化疗之中较广转用简单病理学，那么被证实具有表型的病患者能够接受加速样品；而且该表型还必要用排泄仿真透过核查，以检验其病理生理反应后果和带入病症静止状态，并透过量身定制的抗生素化疗测试和并不并不需要。

利用从病患者自身细胞内诱导产生的多潜力肿瘤内（iPSCs）获取人源皮质，可以意味着极其完美的哮喘病症仿真。iPSCs不仅携带病患者自身的遗传遗传物质接收者；而且可以多见于或“并存”并成多种细胞内系，包括多种脊髓细胞内病毒持续性。

△ 多种脊髓细胞内病毒持续性

这些从病患者细胞内独有赢取的脊髓仿真可以较广可用系统持续性表型引发的脊髓不足之处遗传物质型，可有如异常的皮质形态和突触传递，这些都是传统意义的非脊髓病症仿真无具体方式意味着的。该仿真也现在被可用辨识携带高细菌感染持续性突变遗传物质皮质的异常遗传物质型，如早期发育持续性脑病。

基于iPSCs的病症仿真最独特的优势是并不并不需要系统持续性表型的组合振荡（在单个病患者之中认定借助于的多个SNV）和遗传物质细菌感染未知的情况。然而，在基于iPSCs的仿真可可用药理学化疗在此之后，还有并不需要摆脱重重困难。并不需要来得多的系统持续性来断定过度出名的脊髓网络遗传物质型（一个哮喘的药理学构造）有否可以在试管里带入；还并不需要来得多的系统持续性来已确定在这些排泄仿真之中测得的电社交活动与人脑上观察到的哮喘所发电社交活动二者之间的关联。

目前基于iPSCs的脊髓仿真有一个潜在局限持续性，就是缺乏足够的细胞内举可有来说来建立哮喘所发社交活动。为了摆脱这一难题，系统持续性政府政府机构人员将系统持续性转向类脑器官（包含在脑部之中断定的多层细胞内和组织结构）。提高病症仿真的举可有来说对于直观地演示随之而来人类所哮喘的各种细胞内类型和脑部区域的脊髓持续性是至关重要的。此外，多电容器模组可以记事新媒体皮质的协调相互作用，已被可用样品培养的类器官发借助于的人脑所发瞬时。

基于iPSC的仿真可以无限期多见于，而且才会给病患者带来任何风险，因此它们对于在病患者特定或多或少下透过生物技术抽样潜在抗生素极其重要；最终目标是认定借助于个人化的、有针对持续性的抗哮喘抗生素。事实上这些仿真现在顺利地可用其他之中枢脊髓系统病症的生物技术抗生素抽样。这所发一个个人化的、基于人源细胞内的抗生素抽样平台可以摆脱我们对传统意义豚鼠仿真的严重依赖；传统意义的啮齿哺乳类仿真阻碍了抗哮喘抗生素的演进；这也并能解释为什么三分之一以上的哮喘病患者缺乏必需的抗生素化疗。

生物体化哮喘化疗政府政府机构的将来

如果要意味着生物体化的哮喘化疗政府政府机构，能够将高效率进步与改善肥胖症普及教育和赢取五年制医护机会相建构。今后这些结果得借助于结论仿真不仅会对专业人士有价值，而且将可以设具体方式仅有科眼科医生用它们对病患者透过分类以便尽快将其分诊至哮喘之教育中心。

基于AI的药理学决断支持仿真可以直观地得借助于结论每个抗哮喘抗生素对于生物体病患者的顺利化疗的也许持续性。这些仿真被转变并成为软件并赢取美国食品药品监督政府政府机构局和其他监管政府机构的批准后，属于“作为医疗设备的软件”类别。发行版既可以之外应用于也可以集并成到自由电子出有系统之中，并能通过现实之中的调谐来降低持续性能。它可以识别系统HIV哮喘长期持续性病患者，并能尽快、且有针对持续性地给予划算的五年制医护或切除检验服务。发行版被断定是经济必需的，可可用应将事前病患者转入五年制哮喘化疗之教育中心。

以上文章借助于自 ： [1] Chen, Zhibin, Ben Rollo, Ana Antonic-Baker, Alison Anderson, Yuanlin Ma, Terence J. O’Brien, Zongyuan Ge, Xuefeng Wang, and Patrick Kwan. "New era of personalised epilepsy management." bmj 371 (2020).[2] Choong, Jiun H., Haris Hakeem, Zhibin Chen, Martin Brodie, Nicolas Lawn, Tom Drummond, Patrick Kwan, and Zongyuan Ge. "Application of transformers for predicting epilepsy treatment response." medRxiv (2020).