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　　膠質(zhì)母細(xì)胞瘤是大腦或脊髓中的惡性腫瘤，通常出現(xiàn)在確診后不到5年。這5年可能是痛苦的——為了盡量減少腫瘤，醫(yī)生通常會(huì)開出一種放射治療和藥物的組合，這些藥物會(huì)給病人帶來副作用，使病人虛弱。

　　現(xiàn)在，麻省理工學(xué)院媒體實(shí)驗(yàn)室的研究人員已經(jīng)開發(fā)出了人工智能(AI)，它可以確定有效縮小膠質(zhì)母細(xì)胞瘤患者腫瘤所需的最低劑量。他們計(jì)劃在斯坦福大學(xué)2018年機(jī)器學(xué)習(xí)醫(yī)療會(huì)議上展示他們的研究成果。

　　雙管齊下

　　為了創(chuàng)造出一種可以確定膠質(zhì)母細(xì)胞瘤患者最佳藥物治療方案的人工智能，麻省理工學(xué)院的研究人員轉(zhuǎn)向了一種名為強(qiáng)化學(xué)習(xí)(RL)的訓(xùn)練技術(shù)。

　　首先，他們建立了一個(gè)由50個(gè)模擬神經(jīng)膠質(zhì)母細(xì)胞瘤患者組成的測(cè)試小組，這些患者是基于之前接受過治療的大量數(shù)據(jù)。然后，他們要求他們的人工智能推薦幾種藥物，這些藥物通常用于治療temozolomide(TMZ)的膠質(zhì)母細(xì)胞瘤，并定期為每個(gè)病人(幾周或幾個(gè)月)注射丙卡嗪、洛姆斯汀和長(zhǎng)春新堿(PVC)。

　　在人工智能開了一劑藥后，它會(huì)檢查一個(gè)計(jì)算機(jī)模型，該模型能夠預(yù)測(cè)一劑劑量是如何縮小腫瘤的。當(dāng)人工智能規(guī)定了腫瘤縮小的劑量時(shí)，它得到了獎(jiǎng)勵(lì)。然而，如果人工智能只是規(guī)定了最大劑量，它就會(huì)受到懲罰。

　　根據(jù)研究人員的說法，這需要在目標(biāo)和行為的后果之間找到平衡——在這種情況下，分別是腫瘤的減少和患者的生活質(zhì)量——在RL領(lǐng)域是獨(dú)一無二的。其他RL模型只是朝著一個(gè)目標(biāo)工作;例如，DeepMind的AlphaZero僅僅專注于贏得一款游戲。

　　“如果我們想做的是減少平均腫瘤直徑，讓它采取任何它想要的行動(dòng)，它將不負(fù)責(zé)任地管理藥物，”首席研究員Pratik Shah告訴麻省理工學(xué)院新聞。“相反，我們說，我們需要減少為達(dá)到這一結(jié)果所采取的有害行動(dòng)。”

　　個(gè)人測(cè)試

　　人工智能為每個(gè)模擬病人進(jìn)行了大約2萬次測(cè)試，以完成其訓(xùn)練。接下來，研究人員在一組50名新的模擬病人身上測(cè)試了人工智能，發(fā)現(xiàn)它可以同時(shí)降低劑量和頻率，同時(shí)還能減少腫瘤的大小。它還可以考慮到每個(gè)病人的具體信息，比如腫瘤大小、病史和生物標(biāo)記。

　　我們問“模型”：“你必須給所有的病人服用同樣的劑量嗎?”它說：“沒有。我可以給這個(gè)人四分之一的劑量，一半給這個(gè)人，也許我們會(huì)為這個(gè)人跳過一劑。”沙阿說。“這是這項(xiàng)工作中最令人興奮的部分，我們可以通過使用非正統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)架構(gòu)來進(jìn)行一個(gè)人的試驗(yàn)，從而產(chǎn)生精確的藥物治療。”

　　人工智能仍需經(jīng)過美國(guó)食品和藥物管理局(FDA)的進(jìn)一步檢測(cè)和審查，才能讓醫(yī)生付諸實(shí)施。但如果它通過了這些測(cè)試，它最終可能會(huì)幫助患有膠質(zhì)母細(xì)胞瘤的人攻擊他們的腦部腫瘤，而不會(huì)給他們帶來更多的痛苦。