搜狐科技《思想大爆炸——對話科學家》欄目第九期，對話中國科學院院士、香港科技大學校長、晨興生命科學教授葉玉如，及其研究團隊成員周曉璞。
嘉賓簡介
葉玉如，中國科學院院士、香港科技大學校長、晨興生命科學教授，神經生物學家，研究主要集中于探究阿爾茨海默癥等神經退行性疾病的病因和研發新型藥物。她在研究促進和維持神經細胞存活與發育的神經營養因子方面有卓越成就，在探索腦部發育和突觸可塑性的分子機制以及相關的神經系統功能失調等領域也作出了重要貢獻。
劃重點
1.人工智能在分析基因數據方面的最大優勢在于能夠量化評估多個遺傳風險對各種生物過程的影響，并整合多個風險基因的信息，為個體提供準確的患病風險估計。
2.相比之前只基于單個位點進行風險預測的方法，人工智能模型能夠考慮多基因對疾病風險的共同貢獻，有助提升風險預測的準確度。
3.提高基于人工智能模型的阿爾茨海默癥早期風險預測方式的準確性將為我們實現阿爾茨海默病的大規模風險篩查提供重要的支持，也將革新疾病的診斷、干預和治療方式。
4.在歐洲和中國人群患上阿爾茨海默癥的多基因風險評估中，人工智能模型的精確度超過了70%，而僅考慮單個位點的方法（例如美國食品及藥物管理局FDA批準的APOE-E4風險位點）的準確度僅約為60%。
出品｜搜狐科技
作者｜鄭松毅
近日，由香港科技大學校長葉玉如帶領的研究團隊研發了一套人工智能模型，利用遺傳信息，可在出現病癥之前預測罹患阿爾茨海默癥的風險。該研究使用深度學習的方法預測疾病風險和揭示分子機制，為阿爾茨海默癥及心血管疾病等常見疾病的診斷、干預、治療和臨床研究帶來新方法。
搜狐科技在參加由香港桂冠論壇主辦的活動期間，參觀了香港科技大學分子神經科學國家重點實驗室。實驗室內，研究人員正在熟練地對實驗樣本進行檢測，桌臺上擺放著一排排試管，連接著精密儀器的顯示屏上呈現出檢測數據分析結果矩陣。
圍繞人工智能模型在疾病預測研究過程中發揮的作用價值，以及阿爾茨海默癥是否有望通過基因編輯系統被治療等問題，搜狐科技與中國科學院院士、香港科技大學校長、晨興生命科學教授葉玉如，及其研究團隊成員、《Deep learning-based polygenic risk analysis for Alzheimer’s disease prediction》研究論文的第一作者周曉璞進行了對話。
根據統計，85歲或以上的人口，近一半患有阿爾茨海默癥。
目前，阿爾茨海默癥的臨床診斷主要是通過醫生判斷、認知能力量表測試和腦部掃描進行的，但通常在患者出現病癥時才進行，往往錯失了最佳干預時期。
周曉璞介紹，與傳統方法相比，人工智能模型可以考慮更多更復雜的疾病風險因素，在未來提供更準確的疾病風險預測。他強調，在這一研究中，人工智能在分析基因數據方面的最大優勢在于能夠量化評估多個遺傳風險對各種生物過程的影響，并整合多個風險基因的信息，為個體提供準確的患病風險估計。
“相比之前只基于單個位點進行風險預測的方法，人工智能模型能夠考慮多基因對疾病風險的共同貢獻，有助提升風險預測的準確度。我們的研究結果表明，在歐洲和中國人群患上阿爾茨海默癥的多基因風險評估中，人工智能模型的精確度超過了70%，而僅考慮單個位點的方法（例如美國食品及藥物管理局FDA批準的APOE-E4風險位點）的準確度僅約為60%。”
周曉璞認為，“云計算和云存儲的普及為人工智能模型在具體疾病診斷中提供了便利性，使個體能夠更快獲取預測結果，以便及時咨詢醫生以進行后續診療措施。”
談及下一階段該人工智能模型的發展路徑，葉玉如表示，將會與更多醫療機構和藥物研發公司合作，并與更多人工智能領域的專家緊密合作，以進一步研究并完善該人工智能模型，提高基于人工智能模型的阿爾茨海默癥早期風險預測方式的準確性。她強調，“這將為我們實現阿爾茨海默病的大規模風險篩查提供重要的支持，也將革新疾病的診斷、干預和治療方式。”
所幸，令人擔憂的阿爾茨海默癥并非“無藥可救”。
葉玉如介紹，“我們團隊開發了一種針對家族性阿爾茨海默癥的新型跨血腦屏障的全腦基因編輯系統，通過非侵入式的靜脈注射途徑給藥，突破了以往常規的腦定位局部注射、腦脊液注射等需要開顱手術的侵入式基因治療給藥方式。首次成功通過靜脈注射在小鼠模型中實現高效的全腦基因編輯，長期緩解了家族性阿爾茨海默癥的相關病理，并改善認知能力。”
很多人會擔心基因編輯相關的基因治療手段是否安全，葉玉如表示，對于基因編輯相關的基因治療手段來說，最需要考慮的安全性問題就是脫靶效應。所謂的“脫靶效應”是指基因編輯系統出錯，在不該編輯的地方產生了編輯，而這種錯誤后續很難校正，的確存在一定風險。
她強調，基因編輯作為治療手段進入臨床試驗之前，會在細胞系、動物模型中進行大量的安全測試，在確保安全有效的前提下，才會對患者實踐。
“在我們的新型全腦基因編輯系統的研發過程中，我們運用了全基因組測序這種綜合全面的分析方式去保證基因編輯過程準確無誤，沒有脫靶效應，是安全的。”
那么該基因治療手段適用于什么類型的阿爾茨海默癥患者，以及距離阿爾茨海默癥患者能被成功治愈還有多久呢？
葉玉如表示，“現階段該技術針對的是家族性的、有明確遺傳致病因素的一小部分阿爾茨海默癥病人。還有一部分阿爾茨海默癥病人屬于散發性的，并沒有明確的家族史，我們也在探尋針對這部分病人的治療手段。”她認為，近年國際上逐漸出現了幾個能夠真正有疾病緩解作用的阿爾茨海默癥治療藥物，為部分患者帶來了新希望。
以下為對話實錄（經整理編輯）
搜狐科技：您深入研究神經退行性疾病的初心是什么？是什么樣的契機使您決心深入研究該領域？
葉玉如：我在讀書期間，已經對神經科學充滿興趣。當時神經科學還是一門新興學科，主要研究腦功能和神經系統，被認為是現代生物醫學研究的前沿領域。
神經系統是人體最重要也是最復雜的系統，它幫助我們感知環境的變化，思考、分析并作出適當的反應。多年來，許多杰出科學家從事腦神經方面的研究，得到不少突破，令我們對人腦的功能有較深的認識。但人類所知仍然是非常有限。我研究神經科學，希望能更深入了解人腦是如何發揮這些功能。
神經系統出現問題，就會出現各種各樣的功能障礙。以神經退行性疾病為例，這類疾病病程發展緩慢，需要長期護理，對醫療體系以至整個社會發展造成巨大影響。阿爾茨海默癥是常見的神經退行性疾病，患者會逐漸失去記憶和身體機能，最終無法自理，大大影響了病者和照顧者的健康和生活品質。隨著人口老齡化，阿爾茨海默癥患者數量會大幅增加。根據統計，85歲或以上的人口，近一半患有阿爾茨海默癥。
目前這類疾病仍缺乏有效的診斷及治療方法。我希望通過研究神經科學，了解阿爾茨海默癥等神經退行性疾病的病因，繼而找到有效的治療方法，用我的專業為人類健康作出貢獻。
搜狐科技：比爾·蓋茨在近日一段訪談中表示“人類正在接近創造出治療阿爾茨海默氏癥等疾病的有用藥物，新藥的人體試驗可能會在10年內進行甚至完成。”了解到在您團隊的研究中，已發現可用新型全腦基因編輯系統治療阿爾茨海默癥，請問新型全腦基因編輯系統有什么應用和技術難點，距離阿爾茨海默癥能被成功治愈還需要多久？
葉玉如：我們團隊開發了一種針對家族性阿爾茨海默癥的新型跨血腦屏障的全腦基因編輯系統，通過非侵入式的靜脈注射途徑給藥，突破了以往常規的腦定位局部注射、腦脊液注射等需要開顱手術的侵入式基因治療給藥方式。首次成功通過靜脈注射在小鼠模型中實現高效的全腦基因編輯，長期緩解了家族性阿爾茨海默癥的相關病理，并改善認知能力。
這個技術針對家族性阿爾茨海默病，實現了非侵入性的、長期且高效的、全腦范圍的精準治療。我們認為這是基因編輯技術向腦疾病臨床發展的一個重要里程碑，有助于開發用于治療影響多腦區的遺傳性腦疾病的精準醫療手段。
對于基因編輯相關的基因治療手段來說，最需要考慮的安全性就是脫靶效應。所謂的“脫靶效應”，是指基因編輯系統出錯，在不該編輯的地方產生了編輯，而這種錯誤后續很難校正，的確存在一定風險。但是在基因編輯作為治療手段進入臨床試驗之前，會在細胞系、動物模型中進行大量的安全測試，在確保安全有效的前提下，才會對患者實踐。在我們的新型全腦基因編輯系統的研發過程中，我們運用了全基因組測序這種綜合全面的分析方式去保證基因編輯過程準確無誤，沒有脫靶效應，是安全的。
我們現在的研究計劃著重關注全腦基因編輯的安全性。我們在觀測全腦基因編輯對阿爾茨海默癥轉基因小鼠的長期影響。同時，我們也在非人靈長類動物上進行全腦基因編輯的有效性和安全性分析。要讓這項技術真正惠澤病人，我們估計還需要一定的時間，這也是對患者負責。
值得注意的是，我們這項技術針對的是家族性的、有明確遺傳致病因素的一小部分阿爾茨海默癥病人。還有一部分阿爾茨海默癥病人屬于散發性的，并沒有明確的家族史。我們也在探尋針對這部分病人的治療手段。其實，近年國際上也逐漸出現了幾個能夠真正有疾病緩解作用的阿爾茲海默癥治療藥物，為部分患者帶來了新希望。
搜狐科技：相較于傳統研究方法，利用人工智能模型進行基因數據分析有什么優勢？針對疾病風險預測的準確率有提升嗎？
周曉璞：與傳統方法相比，人工智能模型可以考慮更多更復雜的疾病風險因素，在未來提供更準確的疾病風險預測。
人工智能在分析基因數據方面的最大優勢在于能夠量化評估多個遺傳風險對各種生物過程的影響，并整合多個風險基因的信息，為個體提供準確的患病風險估計。相比之前只基于單個位點進行風險預測的方法，人工智能模型能夠考慮多基因對疾病風險的共同貢獻，有助于提升風險預測的準確度。
我們的研究結果表明，在歐洲和中國人群患上阿爾茨海默癥的多基因風險評估中，人工智能模型的精確度超過了70%，而僅考慮單個位點的方法（例如美國食品及藥物管理局FDA批準的APOE-E4風險位點）的準確度僅約為60%。
此外，云計算和云存儲的普及為人工智能模型在具體疾病診斷中提供了便利性，使個體能夠更快獲取預測結果，以便及時咨詢醫生以進行后續診療措施。
搜狐科技：下一階段，您和團隊的研究新目標是什么？如何提升人工智能工具的準確性以實現針對疾病更有效的診治、預防及檢測？
葉玉如：在下一階段，我們團隊會與更多醫療機構和藥物研發公司合作，還會繼續與人工智能領域的專家緊密合作，進一步完善人工智能模型，目標是將其運用于臨床診斷和藥物研究中。
我們計劃將模型應用于更大規模的病人數據中，并進行優化，進一步提高基于人工智能模型的阿爾茨海默癥早期風險預測方式的準確性，這將為我們實現阿爾茨海默病的大規模風險篩查提供重要的支持，也將革新疾病的診斷、干預和治療方式。