用 AI 提早发现癌症信号，这家公司有望做到

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癌症一直是致死率最高的疾病之一，据国际卫生组织统计，2018年全球范围内将有 960 万人死于癌症，也就是说，死亡人数里每 6 人就有 1 人因为癌症去世。

随着医疗技术的发展，治疗癌症也不局限于做手术，其他流行的治疗方法还有：化疗、放射性治疗、靶向治疗。然而即便对付癌症的方法越来越多，癌症的死亡率依然居高不下，因此人们总是“谈癌色变”。

今天小探要介绍的一种医疗技术，或许会刷新你对癌症治疗的认识。在此之前，让我们先来看看癌症为什么难治疗。

治疗癌症的难点

癌症虽然分很多种，然而普遍很少在早期产生症状，等到发现症状并确诊，通常病情已经发展到了中后期。那时不仅病情严重，并且癌细胞大概率已经扩散到身体其他部位，从而难于被彻底医治。

因此，尽早发现、尽快治疗至关重要。但目前各种公司、组织、社区为大家提供的体检都是雷同的套餐，主要目标是针对一些常见病，如高血脂、高血压、高血糖相对应的血脂、血压、血糖这些比较容易检测的指标。而针对肿瘤的体检要复杂得多，导致有些癌症在初期症状不明显时，“瞒天过海” 逃过了常规体检。

一些发病率不高的疾病，更不可能动辄就上 CT、MRI、PET，要使用容易操作的经济实惠的仪器检查，比如超声，但是超声所能检查器官有限，对于位置比较深的器官如胰腺等，超声不易发现。

因此一项经济实惠、易于操作、覆盖全身的癌症检查，是把癌症扼杀在早期的关键所在。

癌症杀手Freenome

在硅谷，有这么一家叫Freenome的医疗技术公司，结合了最尖端的科技和已被证实的医学理论，通过AI分析人血液样本中的DNA碎片，致力于在早期发现癌症并阻止病情扩散，从而在根本上降低癌症的死亡率。

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这听上去是不是有点玄？小探一开始也是这么觉得的。在我们讨论Freenome 到底是怎么提早诊断癌症之前，不妨先来看一看这家公司的的“身世”。

Freenome 成立于 2015 年，联合创始人 Gabe Otte 和 Riley Ennis 都曾就读于常青藤盟校。Freenome 在2017年获得由著名投资机构Andreessen Horowitz和 Section 32 领投的 7200 万美元 A 轮融资，同年两位联合创始人纷纷入选 2017 Forbes 30 Under 30 （2017年福布斯30位30岁以下行业领袖名单），可见外界对他们的认可和期待。

Gabe Otte

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然而创业之初，Gabe 和 Riley 走得并不那么一帆风顺。直到 2014 年，Gabe 和 Riley 参加美国通讯巨头 Verizon 举办的 Poweful Answers 大奖赛，并在他们所属的医疗领域取得优胜，拿到了雪中送炭的 70 万美元奖金，而这笔奖金也被作为公司的启动资金，开启了 Gabe 和 Riley 在医疗科技领域的征程。

“我们几乎在一夜之间成立了公司”，公司 CEO Gabe 在接受硅谷密探专访时说，“这样我们就能马上在银行开户，把这笔钱存进去。之后半年里，我们做的事基本就是四处找血液样本。”

说到找血液样本时，Gabe用到了 beg（乞讨）这个词，事实上两位联合创始人寻找血液样本、做实验以证明自己想法的过程也十分艰辛。

由于一开始 Gabe 和 Riley 手头没有研究成果，甚至没有像样的数据，没人愿意提供给他们血液样本。直到有一位奥地利的教授同意他们使用她的样本做实验，通过实验 Gabe 和 Riley 获得了宝贵的数据，之后用这份数据作为依据，他们获得了更多实验机会和数据积累，最终才走到了今天。

创业固然不容易，但得到 Andreeseen Horowitz 等权威机构的认可，关键还是 Freenome 的 “干货”。

我们不治疗癌症，我们提早诊断癌症

Freenome专精的技术属于人工智能基因组学（AI Genomics)，这个名字虽然听上去拗口，但简单地说，就是使用人工智能的深度学习技术，分析人基因组中的规律，通过检测到传统医疗手段无法发现的隐藏关联性，从而达到预知疾病、诊断疾病和甚至确定病发部位的目的。

具体操作中，Freenome会抽取患者少量血液作为样本，用 AI 分析血液中的 CI DNA（循环免疫 DNA）。这种 DNA 碎片来自于人的免疫细胞并在血液中自由流动，当人的免疫系统对癌细胞发出攻击时，CI DNA 会产生特殊信号。换而言之，如果能检测到CI DNA发出的特殊信号，就能确定癌细胞很有可能已经在人体中形成。

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目前在基因组学领域，对于什么样的免疫系统信号对应什么样的癌细胞，以及癌细胞出现在什么位置，还没有建立明确的因果关系，但这并不代表人看不到的事机器也看不到。

Freenome 使用 AI 分析大量的血液样本，并利用 AI 的深度学习技术，在错综复杂的免疫系统信号中建立起特定信号和特定癌症及其病发位置的关联性。

因此通过分析病人的血液样本，Freenome 的 AI 能从免疫系统发出的信号中筛选出与癌症直接相关的信号，并经过深度学习的经验，从癌症相关信号中确定人体是否患癌症，以及肿瘤出现在什么位置。

为什么检测CI DNA

那么，为什么不检测血液中来自癌细胞的 DNA 碎片呢？这样不是来得更直接吗？

人体中确实存在一种 CT DNA（循环肿瘤 DNA），这种 DNA 碎片来自于人的癌细胞并在血液中自由流动。关于为什么不检测 CT DNA，Gabe在专访中解释道：“在癌症早期，人血液中CT DNA的量太少，不足以发现癌症。”

为此，Freenome在2017年11月发表了一篇学术论文，文中提出了对在早期通过CT DNA检测癌症这种方法的质疑，并提供了针对这一方法，Freenome和康奈尔大学联合研究的结果。

研究结果表明：单位血液样本中能提取到的DNA碎片总量里，CT DNA只占0.1%。相比之下，同样样本里 CI DNA 占比能达到80%。

如果在早期通过CT DNA检测癌症，采集 300 毫升的血液才能满足所需CT  DNA 的量，相当于无偿献血一次。而通过 CI DNA 只需采集10毫升的血液，只相当于常规体检的静脉抽血。

静脉抽血

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由此可见 CI DNA 相比 CT DNA 的明显优势 —— CI DNA 远比 CT DNA 好提取。毕竟 CI DNA 来自人体免疫细胞，免疫细胞在血液中到处都是，而 CT DNA 来自人体癌细胞，但癌症早期怎么会有大量癌细胞呢？

Freenome 相比活体检查的优势

目前市面上已成熟并被大规模应用的检测癌症的技术还有活体检查。活体检查是指应诊断、治疗的需要，从患者体内切取、钳取或穿刺等取出病变组织，进行病理学检查的技术。

活体检查手术

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相比活体检查，用 AI 分析血液样本的方法有什么优势呢？

在讨论这个问题之前，我们首先要弄清两项技术的作用有什么不同。

首先，Freenome的人工智能基因组学技术通过分析血液样本，能帮助那些“被认为是健康”，但有实际上有患癌症危险的人检测癌症，从而做到防范于未然，或是在早期确诊癌症以便尽快开始治疗。而活体检查主要应用在被确诊之后，通过提取病变部位的组织，从而达到分析病情的效果。

血液样本

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简而言之：用AI分析血液样本是为了在产生症状前确认到底得没得癌症，活体检查是为了在产生症状后确认已经患癌症的人病得有多重。

这两者之间的差别有些微妙，以至于有外媒用 Liquid Biopsy（液体活检）一词描述 Freenome 的技术。

“这么说其实不准确”，Gabe在接受专访时说到，“我们做的要远超于活检。活检一般在有症状之后，然而我们让自认为是健康的人有机会通过科学迹象确认自己是否真的健康。”

当然，这并不代表 Freenome 的技术就能代替活体检查。“通过我们的技术确诊之后，病人就可以在癌症早期开始治疗。当然治疗方案可能也会包括活体检查”，Gabe 之后补充道。

Freenome面临的挑战

虽然人工智能基因组技术在操作性和覆盖面上都相当先进，但Freenome 现阶段面临的一大挑战是保证这项检测的价格经济实惠。

在美国，保证一项医疗技术价格亲民的关键，在于说服保险公司为患者使用这项技术买单。保险公司要挣钱，因此要是想说服保险公司为这种检测方式买单，就必须证明通过在现阶段实施这项医疗技术，患者后续的医疗费用会降低，这样一来，保险公司才能达到降低开销的目的。

目前，Freenome 的技术应用在检测大肠癌，其主要原因就是通过已有的一项排泄物测试已经证明，在早期确诊大肠癌并开始治疗，能显著降低后续医疗费用，因此保险公司愿意为患者接受检测买单，Freenome的技术也才有市场。这也是为什么现阶段在美国市场，Freenome选择从大肠癌做起。

在美国，通过排泄物检查大肠癌的测试可报保险 500 美元，所以 Freenome 也希望把价格控制在 500 美元以内。

然而不同国家的医保系统不一样，癌症病发率也不尽相同。“如果在中国，做肺癌检测可能是正确的选择，因为肺癌在所有癌症中发病率最高”， Gabe 在采访中说道。

因此结合地域特点，选择合适的主攻方向，是目前 Freenome 面临的一大挑战。

Freenome目前进展

目前Freenome已经与美国40家医院建立合作关系，其中包括加州大学旧金山分校和圣地亚哥分校的医院。加州大学旧金山分校在2018年被U.S. News评为全美第六的医院，由此可见用AI检测癌症的临床价值。

加州大学旧金山分校医院

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除此之外，Freenome也已经和FDA密切合作，推进技术审查和专利申请。为此他们聘请了一位已经在FDA工作了10年的评审员，以加快进度。