当AI遇上罕见病：如何为"医学孤儿"带来希望？

我们每个人身上或多或少都有缺陷基因，通常正常人身上有5-10个缺陷基因。一旦父母一方或者双方的缺陷基因表达，就有可能生下有罕见病的儿童。根据统计全球约有3亿人受罕见病影响，罕见病患者的数量相当于世界第三大国的人总口数。在中国，罕见病患者超过2000万，每年新增患者超20万。【1】

然而，虽然有如此多的罕见病人，罕见病的诊断和治疗仍面临巨大挑战。首先，罕见病医生的稀缺是一个问题。30%以上的罕见病患者需要咨询5-10位医生诊治才能确诊，而治疗更是遥遥无期。其次，罕见病研究样本不足，临床表现多样化，很多病症与常见的疾病表现相似，增加了诊断的难度。幸运的是，随着人工智能（AI）的崛起，诊断和治疗罕见病有了新的希望。

一：基因猎手--AI如何助力罕见病早期筛查？许多罕见病在临床症状出现之前，患者看似健康，实则错过了最佳治疗时机。因此，早期诊断至关重要。及时发现并干预，可以有效预防疾病的进展，避免不可逆的损害，甚至挽救生命。尽管早期诊断至关重要，但罕见病的早期诊断面临诸多挑战。

首先，罕见病症状隐匿，许多罕见病在初期症状不明显，容易被忽视或误诊。其次，罕见病检测缺乏特异性检测。传统的筛查方法可能无法覆盖所有罕见病，导致漏诊。为了解决这样的难题，用AI来筛查罕见病是一个不错的解决思路。Screen4Care项目应运而生。这是一个旨在将人工智能与新生儿遗传基因筛查相结合的研究项目。该项目利用AI分析新生儿的基因组数据，早期识别罕见病风险，帮助医生及时干预。【2】

在筛查时，采样员采集新生儿血液样本，对样本中的DNA进行分析，获取其基因组信息。再将获得的基因组数据输入AI算法，进行深度学习和模式识别。通过利用具有标准化数据和联合机器学习技术的 Screen4Care 环境，训练后的算法将根据患者的电子健康记录数据标记出可能患上某些罕见疾病的患者。AI模型经过大量罕见病数据的训练，能够高效、准确地识别出可能存在的罕见病风险。

二：罕见病药物选择--算法助力治疗[WD1]

针对罕见病的药物研发由于多方面的得不偿失导致一直处于"无药可用"亦或是"有药买不起"的尴尬局面。然而，罕见病并非无药可救，市面上的特定药物可能可以对一些罕见病的致病机制起治疗作用。因此如何从茫茫"药海"中找到现成的药物以较低的成本治疗罕见病就成为了各个科研团队的研究方向。

根据Nature Medicine上一篇题为《A foundation model for clinician-centered drug repurposing》的文章所述，哈佛医学院的研究团队及其合作者开发了名为TxGNN的AI模型，专门用于识别罕见疾病和无药可治病症的候选药物。该模型利用图神经网络分析大型医学数据集中的复杂关系，包括疾病、药物和蛋白质信息，从而预测药物对特定疾病的影响。在多次实验中，TxGNN在零样本环境下将治疗预测准确率提高了19%，在预测禁忌症方面也表现出色。此外，TxGNN提供了透明的预测解释，帮助医生和研究人员理解模型的预测逻辑。【3】TxGNN能够从现有药物中识别出针对17,000多种疾病的候选药物，其中许多疾病尚无现有治疗方法。与用于药物再利用的同类AI模型相比，TxGNN在识别候选药物方面平均提高了近50%，在预测哪些药物会有禁忌症方面，准确率也高出35%。

研究人员对TxGNN在罕见病药物发现中的实际应用进行了验证，并取得了令人鼓舞的成果。在对1,272,085名患者的电子病历数据分析中，TxGNN预测的顶级药物在这些患者群体中的使用频率显著高于随机预测，进一步证明了该模型在实际临床环境中的有效性。

三：孤儿药开发革命--算法加速新药诞生孤儿药是用于治疗罕见病的药物，但由于市场需求有限，传统研发周期长，成本高。罕见病患者人数少，导致药物市场规模小，制药企业的研发积极性低，甚至获得批准的药物也可能因市场前景不明朗而未投入生产，形成恶性循环。

人工智能（AI）技术，特别是图神经网络（GNN），在药物研发中展现出巨大的潜力。GNN能够处理复杂的分子结构数据，模拟药物分子与靶点的相互作用，加速药物筛选和优化过程。通过训练医学知识图谱，AI可以识别潜在的药物候选分子，预测其活性和安全性，从而缩短研发周期，降低成本。

英矽智能（Insilico Medicine）开发的INS018_055是全球首个由AI发现并进入临床二期试验的药物。该药物用于治疗特发性肺纤维化（IPF），一种罕见且致命的肺部疾病。通过其生成式AI平台Pharma.AI，英矽智能在短短18个月内完成了从靶点发现到临床候选药物的提名，展现了AI在加速药物研发中的巨大潜力。【4】

INS018_055于2021年11月在澳大利亚完成了首次人体试验，结果显示其具有良好的安全性和药代动力学特性。随后，在中国和新西兰开展的I期临床试验中，进一步验证了其安全性和耐受性。2023年6月，INS018_055进入II期临床试验，标志着AI驱动药物研发的又一重要进展。这一案例证明，AI技术在孤儿药的研发中具有巨大的应用潜力，能有效缩短研发周期，降低成本，为罕见病患者带来新的治疗希望。

写在最后

随着AI技术的不断进步，通过整合多种数据源，如基因组数据、临床症状、影像学检查等，AI可以在罕见病领域作出更大的贡献。相信在未来AI的帮助下，我们终将解决"医学孤儿"身上压着的这座"大山"，让每一个人都平等的享受健康的生活！

参考资料

【1】深圳市卫生健康委员会. (2024, 3月1日). 国际罕见病日，迎战万分之一的概率. 深圳市卫生健康委员会. 取自 https://wjw.sz.gov.cn/wzx/content/post_11169478.html

【2】Screen4Care. (n.d.). The project: Screen4Care. Retrieved February 20, 2025, from https://screen4care.eu/the-project/screen4care

【3】Huang, K., Chandak, P., Wang, Q. et al. A foundation model for clinician-centered drug repurposing. Nat Med 30, 3601-3613 (2024). https://doi.org/10.1038/s41591-024-03233-x

【4】曹年润. (2024年3月11日). 《自然-生物技术》讲述全球首款进入2期临床AI药物的研发历程. 澎湃新闻. https://news.sciencenet.cn/htmlnews/2024/3/518855.shtm

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