Nat Rev Cancer｜人工智能在癌症研究中的实用指南

人工智能已经实现了商品化，从专业资源转变为癌症研究人员易于获取的工具。基于AI的工具不仅可以在日常工作流程中提高研究生产力，还可以从现有数据中提取隐藏信息，从而推动新的科学发现。掌握这些工具的基础知识对于每位癌症研究人员来说都是有益的。传统生物学研究背景的研究人员可以通过现成的软件使用基于AI的工具，而计算背景更强的研究人员则可以开发自己的基于AI的软件流程。

2024年5月16日，Nature Reviews Cancer上发表了一篇综述：A guide to artificial intelligence for cancer researchers，为非计算背景的癌症研究人员提供了一份实用指南，帮助他们理解AI工具如何为他们带来益处。

本综述旨在提供实用指南，侧重于癌症研究中与人工智能相关的关键概念和工具，包括图像分析、自然语言处理 (NLP) 和药物发现方面的应用，还将举例说明非计算研究人员如何开始在自己的工作中有效使用AI。

人工智能是一组计算技术，旨在使机器能够执行通常由人类完成的任务。在过去的几十年里，人工智能已经从一种理论构建逐渐发展成为现实世界中的强大工具。特别是在生物医学研究领域，AI的应用已经取得了显著的成果。癌症作为威胁人类健康的重大疾病之一，其研究一直备受关注。近年来，AI在癌症研究中的应用日益增多，为癌症的预防、诊断和治疗提供了新的思路和方法。

在癌症研究中，AI技术可以帮助研究人员从海量数据中提取有用信息，发现新的科学规律，提高研究效率。AI在癌症研究中的应用主要依赖于人工神经网络（ANN）和深度学习等技术。

图1 癌症研究中的人工智能工作流程。

一、AI在癌症研究中的应用

1、图像分析

在癌症研究中，图像分析是一个至关重要的环节。无论是通过显微镜观察细胞样本，还是通过医学影像技术如CT扫描或MRI来评估肿瘤情况，都需要对大量图像数据进行处理和分析。AI技术，特别是深度学习算法，已经在这一领域取得了显著进展。通过训练神经网络识别图像中的特定模式，研究人员可以快速准确地检测肿瘤、评估肿瘤大小和位置，以及预测治疗效果等，为制定个性化的治疗方案提供依据。

2. 自然语言处理

在生物医学领域，自然语言处理（NLP）技术被广泛应用于从大量文本数据中提取有用信息。对于癌症研究人员来说，这可能包括从医学文献中提取关键数据、从临床报告中提取患者信息，以及从社交媒体等来源中收集与癌症相关的公众观点。AI驱动的NLP工具可以帮助研究人员快速处理和分析这些数据，发现新的研究线索，并加速科学发现的过程。

图 2 癌症研究中基于文本的假设人工智能工作流程

3. 药物发现

药物发现是癌症研究中的另一个重要领域。传统的药物发现过程往往耗时耗力，且成功率较低。AI技术的引入为药物发现带来了新的可能性。通过机器学习算法，研究人员可以预测化合物的生物活性、优化药物设计，并加速候选药物的筛选过程。此外，AI还可以用于优化药物设计，提高药物的疗效和降低副作用。

二、非计算研究人员如何开始使用AI

对于非计算背景的癌症研究人员来说，开始使用AI可能是一项挑战。然而，随着越来越多的现成软件和工具的出现，这一过程已经变得更加容易。以下是一些建议，帮助非计算研究人员开始在自己的工作中有效使用AI：

1.了解基本概念

首先，了解AI的基本概念和技术原理是非常重要的。这包括了解机器学习、深度学习、神经网络等基本概念，以及它们如何应用于癌症研究中的不同领域。通过阅读相关文献和参加在线课程，研究人员可以建立对AI技术的基本理解。

2.选择合适的工具

根据自己的研究需求和技能水平，选择适合的AI工具是非常重要的。有许多现成的软件和工具可供选择，包括用于图像分析的深度学习框架、用于自然语言处理的文本挖掘工具，以及用于药物发现的预测模型等。研究人员可以通过搜索在线资源或咨询专家来找到适合自己的工具。

3. 学习使用工具

一旦选择了合适的工具，研究人员就需要学习如何使用它们。这包括了解工具的界面和功能、掌握数据预处理和模型训练的方法，以及学习如何解释和评估模型的结果。通过查阅文档、参加培训课程或与其他用户交流，研究人员可以逐步掌握这些技能。

4. 寻求合作

对于非计算研究人员来说，与计算专家或数据科学家合作可能是一个很好的选择。通过与他们合作，研究人员可以获得更深入的指导和技术支持，从而更好地利用AI工具进行癌症研究。

5. 实践应用

最后，将AI技术应用于实际研究中是非常重要的。通过在自己的研究项目中实践使用AI工具，研究人员可以逐步熟悉这些工具的操作方法，并发现它们在癌症研究中的潜力和局限性。同时，他们还可以与其他研究人员分享自己的经验和成果，推动AI在癌症研究领域的广泛应用和发展。

总结

人工智能已经成为癌症研究中不可或缺的一部分，为癌症的预防、诊断和治疗提供了新的思路和方法。本文为非计算背景的癌症研究人员提供了一份关于AI在癌症研究中应用的实用指南，未来，随着AI技术的不断发展和完善，我们有理由相信它将为癌症研究带来更多的突破和进步。

参考资料：

https://doi.org/10.1038/s41568-024-00694-7