在南肯辛顿的癌症研究所，有许多实验室。大部分实验室的场景如你所想象的那样——科学家们穿着白大褂，使用显微镜和培养皿进行研究。然而，其中一个实验室则充满了大型的高性能计算机，这些计算机日夜不停地运转，利用人工智能生成海量数据。这是进化与癌症中心，特雷弗·格雷厄姆教授领导的计算生物学团队正在运用人工智能建模，追踪细胞随时间的变化，并预测个体罹患癌症的风险。
他提到：“在我攻读博士学位时，我们需要花费数周的时间来分析一小段DNA，而现在这些计算机只需几毫秒就能完成。”目前，Graham和他的团队正在研究炎症性肠病患者的细胞。他解释道：“我们知道，患有IBD的人更容易发展为肠癌，NHS会定期为他们进行内窥镜检查，但显然没有人愿意频繁接受这种检查。因此，我们现在可以利用人工智能分析他们的细胞，从样本中提取更多信息，并开始预测肿瘤可能发展的模式。”这样的人工智能技术令人振奋，因为它的高效性意味着我们能够更早介入，挽救更多生命。研究表明，早期发现肠癌的存活率高达97%，而晚期则降至7%。
此外，伦敦帝国理工学院研发了一种手术刀，名为iKnife，能够在几分钟内“嗅出肿瘤”，并诊断子宫癌。资助这项研究的Eve Appeal癌症慈善机构首席执行官雅典娜·拉姆尼索斯解释说：“iKnife通过分析活检组织蒸发时产生的烟雾，利用电流区分癌变组织与健康组织。”她表示，这一工具有潜力在更快的诊断中发挥重要作用，尤其是对于90%的绝经后出血女性而言，这种方法能够有效排除癌症的可能性，给她们带来安心。
帝国理工学院还在测试一种简单的呼吸检测方法，用于肺部和上呼吸道癌症的筛查，甚至可以在全科医生的诊所进行。戈弗雷博士解释说：“癌细胞会释放分子，类似于垃圾车引擎的泄漏。因此，呼吸中检测到的不同分子可能表明癌症的存在。患者只需对着一个塑料袋式的仪器呼吸，结果便可迅速得出。”
戈弗雷博士还提到，癌症治疗的每个阶段都取得了显著进展。“我们拥有像冷冻电镜（Cryo-EM）这样的强大显微镜，可以将相当于人类头发横截面的细胞切片放大到伦敦眼的大小。”他补充道，研究人员正在开发癌症疫苗，以教会免疫系统识别并攻击突变细胞。此外，还有一些新型实验药物，能够像透明胶带一样，作为细胞的自我毁灭开关，使癌变细胞自我消亡。过去需要专家科学家数月才能完成的任务，现在人工智能可以在几分钟内完成。
人工智能程序已经被用于帮助医生解读乳腺X光片和其他扫描结果，而这一领域的研究正在迅速发展。人工智能不仅要学习如何在扫描中识别特征，还要研究放射科医生的眼球运动，以准确模拟他们的决策过程。目前，每次扫描都需要两名独立的放射技师进行检查，但正在进行试验，探索人工智能是否可以与人类放射技师并行使用。甚至有研究表明，人工智能算法可以通过分析个人的购物习惯来预测癌症。
戈弗雷博士指出：“人工智能正在被训练以识别可能是癌症早期指标的行为模式，比如看全科医生的频率和药房购买的药物。例如，可能患有食管癌的人会购买更多的抗酸剂。我们发现了许多之前未被预测到的模式。”
在伦敦东部的玛丽女王大学，研究人员并不满足于使用单一药物摧毁肿瘤，而是利用机器学习创造个性化的治疗方案。通过药物排名（DRUML）方法，研究人员测试了数千个肝癌细胞对412种不同药物的反应。玛丽女王学院的佩德罗·卡提拉斯教授表示：“原发性肝癌患者的预后通常较差，尤其是胆管癌，患者之间的差异很大，单一治疗方法并不是最有效的解决方案。通过新技术，我们能够预测个体患者对治疗的反应，从而制定最有效的治疗方案。”
未来，如果能够在细胞层面及时阻止癌症的形成，或许根本不需要药物。这正是CRISPR技术的应用，它利用革命性的基因编辑技术改变活细胞的基因。想象一下，这就像一对微小的分子剪刀，能够识别出可能导致癌症的基因，并将其剪掉，替换为健康基因。宾夕法尼亚大学的Edward Stadtmauer博士领导了首个测试CRISPR癌症疗法的试验，患者的免疫细胞经过基因改造后，能够更有效地识别并消灭癌细胞。Stadtmauer博士表示：“这次试验证明了原则性、可行性和安全性，开启了CRISPR编辑及其他编辑技术的新篇章，期待开发出下一代疗法。”
在ICR，詹姆斯·奥康纳博士正注视着屏幕上模糊的彩色形状，那是患者脖子上的肿瘤，呼吸纯氧时会改变颜色。作为ICR定量生物医学成像教授，他正在开发一种新型扫描技术，以帮助医生更有效地进行放射治疗。这台名为MR-Linac的机器能够测量肿瘤中的氧含量。
他解释道：“大多数癌症仍然依赖核磁共振成像或CT扫描来检测，我们只能看到肿瘤的存在及其大小。然而，MR-Linac可以展示肿瘤的运作方式、新陈代谢、氧气含量以及对治疗的实时反应。我们可以在三维空间中测量整个肿瘤，并绘制彩色地图，找到其弱点，从而开辟新的治疗选择。我们知道，如果能够清晰地获取肿瘤图像并进行追踪，将有助于提高生存率。”目前，英国仅有伦敦和曼彻斯特的两台MR-Linac机器，但未来将有更多机器投入使用。
尽管关于人工智能的伦理和局限性仍在讨论中，但这一领域的发展速度令人瞩目，新技术的应用层出不穷。戈弗雷博士表示：“每个领域都有许多希望的曙光。我们离癌症诊断的重大突破已经不远。”
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