大腦是公認(rèn)的最復(fù)雜、最難理解的系統(tǒng)，以阿爾茨海默癥為例，面對(duì)這個(gè)大腦的“橡皮擦”，人類至今未找到確切的病因，這也意味著很難對(duì)癥下藥，更不用說取得立竿見影的效果。基于這種復(fù)雜性，以腦為圓心的腦科學(xué)也被認(rèn)為是生命科學(xué)最尖端、最前沿的領(lǐng)域。在5月26日的中關(guān)村論壇上，未名腦腦科技有限公司CEO高妍也對(duì)北京商報(bào)記者分享了她對(duì)于腦科學(xué)、腦疾病領(lǐng)域人工智能應(yīng)用、精準(zhǔn)診療等方面的諸多看法。
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Q：大腦的復(fù)雜具體體現(xiàn)在哪里？腦疾病領(lǐng)域數(shù)字診療能夠發(fā)揮怎樣的作用？
A：我們經(jīng)常會(huì)說，人類科學(xué)最后的疆域有兩個(gè)，一個(gè)是浩瀚的宇宙，還有一個(gè)就是人類的大腦。大腦的工作主要依靠神經(jīng)元，神經(jīng)元之間的連接和信息傳遞決定了我們的感知。
人腦大約有1000億個(gè)神經(jīng)元，宇宙中的恒星數(shù)量大概也是這個(gè)量級(jí)，而且每個(gè)神經(jīng)元之間還有8個(gè)突觸作為鏈接，復(fù)雜程度可想而知。相比之下，ChatGPT的參數(shù)有1萬億個(gè)，但這1萬億個(gè)參數(shù)與大腦相比尚不足1/10，而且剩下的9/10也不是一種簡(jiǎn)單的線性增長(zhǎng)，而是幾何學(xué)的增長(zhǎng)。
在臨床上，我們發(fā)現(xiàn)越來越多的疾病，本質(zhì)上是大腦出現(xiàn)了問題，就像抑郁癥，并不是心理上的問題。但因?yàn)榇竽X工作的原理太復(fù)雜，到底是怎樣的問題導(dǎo)致了抑郁癥的出現(xiàn)，也就是說疾病的靶點(diǎn)在哪，目前我們?nèi)耘f沒有答案。而且在腦疾病面前，臨床更多是癥狀學(xué)的診斷，而不是病因?qū)W上的診斷。
精準(zhǔn)醫(yī)療是找到一組最適合病人的治療手段，在臨床上就是要找到“抑郁癥們”背后的根源，也就是大腦哪個(gè)地方出了問題，這才是腦疾病精準(zhǔn)醫(yī)療最需要致力的方向。腦腦科技之所以做數(shù)字療法，也是為了找到明確的靶點(diǎn)之后，再找到更適合這組人的治療方法，這也包括兩個(gè)層面，治療效果更好以及安全質(zhì)量更高。
Q：目前腦腦科技在與醫(yī)院的臨床合作中取得了哪些成果？
A：去年，腦腦科技成功成為北京腦科學(xué)臨床轉(zhuǎn)化的重點(diǎn)項(xiàng)目，與北京安定醫(yī)院合作在抑郁癥領(lǐng)域開展精準(zhǔn)診療。
所謂的精準(zhǔn)診療，其實(shí)利用的就是多維多組學(xué)的方法。通常一個(gè)維度的數(shù)據(jù)很難解釋大腦疾病的原因，多組學(xué)就像是人工智能領(lǐng)域的多模態(tài)，能夠融匯影像、語言、基因蛋白甚至患者行為監(jiān)測(cè)等方面的數(shù)據(jù)，最終匯總起來形成患者立體化的數(shù)據(jù)刻畫，也就是腦疾病領(lǐng)域的數(shù)字孿生。目前很多腦疾病的治療手段就像是漫無目的的掃射，在數(shù)字孿生的基礎(chǔ)上找靶點(diǎn)，再針對(duì)靶點(diǎn)做治療，就相當(dāng)于給治療找“靶子”，這也是多維多組學(xué)精準(zhǔn)診療的主要發(fā)力點(diǎn)。
Q：您認(rèn)為人工智能技術(shù)將如何賦能腦科學(xué)？將在解決腦疾病方面發(fā)揮怎樣的作用？
A：人們對(duì)于高維度的事物是很難理解的，大腦就是這樣一個(gè)高維度的臟器，但它同時(shí)也給我們輸出了大量的數(shù)據(jù)，如何處理、解讀數(shù)據(jù)就成了最大的難點(diǎn)。
包括一些藥物的治療效果在內(nèi)，醫(yī)學(xué)的發(fā)展其實(shí)得益于工業(yè)革命后統(tǒng)計(jì)學(xué)的發(fā)展。但大腦本身十分復(fù)雜，不同個(gè)體之間又存在明顯的異質(zhì)性，想在腦疾病領(lǐng)域找到治療組比安慰劑組更有效的結(jié)果，是很困難的事情。其背后的原因在于，單單是這組人如何定義，就需要大量的數(shù)據(jù)及算法分析支撐，這時(shí)候人工智能就能夠發(fā)揮作用了。
整體上講，人工智能對(duì)腦科學(xué)的影響是分階段進(jìn)行的。第一階段，基于多維多組學(xué)方面的信息采集，動(dòng)輒是千萬級(jí)的，正常人很難理解，人工智能其實(shí)就是在幫助我們對(duì)數(shù)據(jù)做“降維”，這是人工智能給腦科學(xué)的最大幫助。第二階段就是應(yīng)用端，能否幫助我們優(yōu)化決策方案，找出優(yōu)于傳統(tǒng)經(jīng)驗(yàn)的預(yù)測(cè)結(jié)果。
第三階段強(qiáng)調(diào)的就是系統(tǒng)性，幫助我們做預(yù)測(cè)。當(dāng)然這種預(yù)測(cè)本身也是雙刃劍，其中涉及到很多監(jiān)管、倫理及安全性的問題，最終決定權(quán)還是要在人的方面。但至少在效率問題上，人工智能能夠幫助我們優(yōu)化和提升決策上的效率，特別是在中國醫(yī)療供給側(cè)嚴(yán)重不足的情況下。
我相信，未來腦疾病一定是腦科學(xué)、臨床醫(yī)學(xué)及人工智能等幾個(gè)學(xué)科的交叉，才有可能解決人類腦疾病的問題。
北京商報(bào)記者 楊月涵
