如果给你足够的时间精力和研究经费，你最想解决世界上的哪一个科学难题，从而造福全人类？ 第1页

研究【思想钢印】技术。

研究成功以后，分化出以下产品，用户可以自由决定是否在大脑里安装。

1，官方防诈骗思想钢印。

2，无神论思想钢印。

3，防情感PUA思想钢印。

4，绝不犯罪思想钢印。

5，不磨叽思想钢印。

6，防黄赌毒思想钢印。

7，防金融欺诈思想钢印。

8，防粉圈思想钢印。

9，防传销思想钢印。

10，防消费主义思想钢印。

11，防抑郁症思想钢印。

12，防逆向民族主义思想钢印。

13，不当韭菜思想钢印。

14，健身爱好者思想钢印。

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造福人类。世界和谐。

癌症！癌症！癌症！我真的对癌症深恶痛绝，爷爷肺癌，姥爷胃癌，两年时间两个亲人连续因为癌症离世，身边的不少朋友家人也被癌症折磨着，前一段时间看到一个小女孩癌症后捐献了自己的器官，面对镜头非常虚弱的说了一句，“妈妈，我爱你”，真的，心都碎了！

我在讲一下我姥爷得癌症后的故事：

得知姥爷患癌症晚期的时候，妈妈第一时间坐三个小时大巴回了老家，一待就是半年，当初医生说最多活三个月，半年也算小奇迹了，只因为妈妈全身心的照顾，记得妈妈说姥爷因为癌症瘦的皮包骨头，床上根本没法躺，因为硌的慌，骨头硌的疼，于是聪明的妈妈就在院子里坐了一个吊床，在吊床上铺满了棉花，那个夏天，姥爷就是靠这个吊床才能安心睡会觉。

因为家里农活爸爸一个人实在干不了，妈妈就回家三天打算干完活再回去照顾姥爷，毕竟坚持了半年，这种假象让妈妈误以为姥爷还能坚持下去。

在妈妈回家的第二天，妈妈接到舅舅的电话，姥爷去世了，临走前一个劲叫我妈妈的名字。

妈妈眼泪不住的流下来，然而我却在泪水当中看到一张欣慰的脸。

“你姥爷走了，不用再受罪了。”

“儿子，我尽孝了，我做了我能做的，有点遗憾没见你姥爷最后一面，但是对他来说这是解脱。”

是，在那半年，妈妈带着姥爷去了动物园，去了餐厅，去了电影院，去了劳苦了一辈子的爷爷很多从来没去过的地方，最重要的是她一直陪伴着他。

妈妈做吊床的画面我没有见过，但我能想象出在姥爷躺在上面感到舒服的时候，她脸上的笑。

对于医学研究来说，我们需要一个细胞乃至人体的模拟仿真实验系统！

一个“数字化”的人体！

随着基因组、（非）转录组、蛋白质组、代谢组等多种组学的兴起，我们现在越来越多的把靶点预测、生化反应、信号通路等通过信息学的方法进行筛选分析。在得到初步结论后，通过湿实验进行关键节点的验证。

结合单细胞测序、空间转录组等新技术的普及，我们现在也能区分细胞类型，并单独分析组织细胞中空间化的特定生物性行为。

但是，我们仍然缺乏一个“文库”类型的工具或者系统，能够将这些信息进一步整合。

即使是现在的多组学联合分析，也依赖某一特定条件下（例如疾病的某一类组织）的亚群分析，而涉及到某一器官或者人体的某一系统的分析，其精度和广度都有所局限。

未来，我们能否将这些信息进一步整合，通过人工智能的方法，把一个细胞、一个器官甚至一个系统的生理过程和生化反应数字化。

例如，当我们探索一个疾病的关键病理生理学过程时，我们可以从这个数据库中马上预测出涉及这个病理生理学过程的所有异常细胞类型及病理变化。

通过选择这些细胞类型，计算机又可以预测出在这个病理生理学过程中最重要的细胞靶点或者分子变化，并马上建议出可以使用的药物或者治疗方法。

这个过程，需要我们整合现有生命科学的所有信息，也需要我们以“人类基因组计划”这种有规划的科学计划，完善关键疾病的相关信息检测和收集分析。

这个过程，包括但不限于：疾病的基因组、空间转录组、修饰与非修饰蛋白质组、代谢组、组织芯片，还要融合已知的疾病发病特征、病生变化、器官和组织功能等，把微观的信息和宏观的症状结合。

说白了，我们需要构建一个数字化的“真人”！

这个人体具备和大多数人类似的“数字化”的生理过程，并可以通过输入特定的症状、体征等，分析得出微观的变化，提示可能的治疗靶点和策略。

这不仅仅包含对现有疾病状态的分析（例如哪个器官出问题了，器官出了什么问题，哪个组织或细胞主要发挥作用，细胞中最关键的调控位点是什么），

还包括对疾病未来发展的病程预测和预后判断（疾病接下来会发展成如何，发展过程中哪些因素需要注意，输入某些治疗策略后疾病的转归又会发生什么变化）

你一定觉得这是天方夜谭吧，毕竟如果真有这样的机器系统，我们岂不是攻克了所有疾病？

别自暴自弃，人工智能在疾病发展转归上的预测还真有一些苗头了。

拿我自己最近关注的一个例子：

我们麻醉医生做麻醉的时候，患者的生命体征是时刻变化的。我们虽然有很多经验知道手术的风险大概如何，但我们永远无法预测下一秒患者的关键生命体征会如何变化，也无法预判导致这种变化的原因是什么。

2018年，美国华盛顿大学的研究者就试图通过机器学习的方法，对一台手术中“低氧血症”的发生进行预测分析。

他们最后还真把很多个因素进行数字化，并把每一个因素所导致“低氧血症”的风险进行可视化，从而得到了从“过去”到“现在”以及“未来几十分钟”的风险变化。

看到下面的时间，每五分钟，每一个因素（例如氧饱和度SpO2）所导致的低氧血症的风险都进行了量化。绿色是减少风险的因素，红色是增加风险的因素。

可能读起来还有点麻烦，但这已经初步体现了“通过对数据的学习分析，预测之后发生相关事件的可能性”这一理念。

这也是我们开发出一个“数字化”“模拟人体”的前提。

“模拟人体”除了能模拟正常人患病以后的变化，也要能模拟“已有疾病”的情况下，再患病的变化。

毕竟，高血压、糖尿病，创伤后痊愈等等疾病的“既往史”，也是影响疾病的转归因素。

我自己在这方面，也做了一点工作。

在今年发表的论文中，我们团队以MIMIC重症医学数据库作为数据来源，以“脓毒症”这个疾病作为研究对象，分析曾经患过脓毒症的患者，再次进医院的时候发生死亡的风险。

相比于以往我们单纯分析危险因素有哪些，我们这次把每一个危险因素及其变化对疾病风险的影响进行量化。

借助SHapley Additive exPlanations (SHAP) value和partial dependence plot，我们发现了每一个风险因素变化时，对疾病的转归影响是不一样的。

更发现，有些临床医生看似还在“正常范围”的指标，其实已经导致了患者的死亡风险增加。

比如，血小板计数（图中的E），在100~180X10∧9/L这个范围时，按照现有的临床参考值会认为这个数值是正常的，无需关注和处理，但实际患者的死亡风险已经显著增加。

这也提示了，脓毒症这个疾病对人体产生了更加长期的影响，相比于普通人，这类人群即使痊愈后身体的一些功能也会有所变化。

基于这样一个思路，我们最终构建的“模拟人体”也要能“预先输入”这些潜在的疾病状态，并由此分析这类人群发生某些疾病时，具体的变化和预测。

而我们团队也在进一步的探索：在揭示这一疾病在一个时刻所有体征的“空间特征”后，我们正向“时间变化”努力！

我们希望发现每一个相关因素的时空变化，及其对最终结局的影响。

1990年，当人类基因组计划正式实施的时候，我们不会想到三十年后的今天，我们能够把基因-RNA-蛋白质这一过程，以整合网络的形式呈现疾病和生命过程。

21世纪初，当蛋白质组学推出，中心法则的“最后一环”也被破译的时候，我们也不会想到由组学思路所衍生出的“菌群图谱”、“单细胞测序”、“空间转录组”等高通量技术的诞生。

随着大数据和高通量技术的普及，以及人工智能、机器学习的深入，我相信最终有一天，我们能够基于已掌握的生命科学的信息，组合成一个“数字化”的人体。

技术的革新随时随地都在发生，我们所作的每一个创新，都可能是未来一项新技术的奠基石。

所以，不放过每一个“灵光一闪”，也朝着每一个“耳目一新”而努力！

参考文献：

Codeluppi S, Borm LE, Zeisel A, La Manno G, van Lunteren JA, Svensson CI, Linnarsson S. Spatial organization of the somatosensory cortex revealed by osmFISH. Nat Methods. 2018 Nov;15(11):932-935.

Efremova M, Teichmann SA. Computational methods for single-cell omics across modalities. Nat Methods. 2020 Jan;17(1):14-17.

Lundberg SM, Nair B, Vavilala MS, Horibe M, Eisses MJ, Adams T, Liston DE, Low DK, Newman SF, Kim J, Lee SI. Explainable machine-learning predictions for the prevention of hypoxaemia during surgery. Nat Biomed Eng. 2018 Oct;2(10):749-760.

Jiang Z, Bo L, Xu Z, Song Y, Wang J, Wen P, Wan X, Yang T, Deng X, Bian J. An explainable machine learning algorithm for risk factor analysis of in-hospital mortality in sepsis survivors with ICU readmission. Comput Methods Programs Biomed. 2021 Jun;204:106040.