《Nature Medicine》發(fā)表了Owkin的突破性成果，基于聯(lián)合學(xué)習(xí)，在保證數(shù)據(jù)安全和隱私保護(hù)的前提下，首次對(duì)存儲(chǔ)于多家醫(yī)院的組織病理數(shù)據(jù)深度學(xué)習(xí)模型進(jìn)行訓(xùn)練。

Owkin借助存儲(chǔ)于法國(guó)四家大型醫(yī)院的數(shù)據(jù)建立了人工智能模型，可準(zhǔn)確預(yù)測(cè)三陰性乳腺癌（TNBC）患者對(duì)新輔助化療的反應(yīng)。AI技術(shù)增加了從數(shù)字組織病理圖像中提取定量信息的能力，可找到潛在的新型生物標(biāo)志物。未來(lái)將有助于指導(dǎo)患者接受毒副作用更小的治療或參與臨床試驗(yàn)，實(shí)現(xiàn)個(gè)性化治療。

?

該項(xiàng)目利用聯(lián)合學(xué)習(xí)——一種協(xié)作人工智能框架，通過(guò)Owkin的開(kāi)源軟件Substra保護(hù)數(shù)據(jù)隱私和安全，以超級(jí)賬本技術(shù)使每個(gè)操作都可溯源。該研究首次利用來(lái)自多家醫(yī)院的組織病理數(shù)據(jù)訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)模型，而這些數(shù)據(jù)不必出醫(yī)院系統(tǒng)。

這項(xiàng)研究利用法國(guó)巴黎居里研究所、里昂Léon?Bérard中心、Gustave?Roussy研究所和IUCT Oncole的650例患者數(shù)字病理數(shù)據(jù)和臨床信息，是迄今為止聯(lián)合學(xué)習(xí)分析領(lǐng)域最大的TNBC隊(duì)列之一。

?

Owkin創(chuàng)新性地利用聯(lián)合學(xué)習(xí)，使得制藥公司可在保護(hù)用戶隱私、數(shù)據(jù)安全和出于競(jìng)爭(zhēng)考慮的同時(shí)，開(kāi)展藥物研究開(kāi)發(fā)合作。今年發(fā)表的MELLODY項(xiàng)目研究成果，證實(shí)了基于人工智能的聯(lián)合學(xué)習(xí)開(kāi)發(fā)藥物的可行性。除了解決用戶隱私和安全問(wèn)題，聯(lián)合學(xué)習(xí)還簡(jiǎn)化了數(shù)據(jù)治理流程，消除“信息孤島”，促進(jìn)更多的合作研究。

?

Owkin高級(jí)機(jī)器學(xué)習(xí)科學(xué)家Jean du Terrail表示：

感謝合作伙伴，很高興能夠?qū)φ鎸?shí)世界的醫(yī)療數(shù)據(jù)進(jìn)行聯(lián)合分析，并首次實(shí)現(xiàn)了對(duì)組織病理數(shù)據(jù)的分析。通過(guò)聯(lián)合學(xué)習(xí)與醫(yī)療機(jī)構(gòu)建立連接，可基于人工智能，預(yù)測(cè)三陰性乳腺癌對(duì)治療應(yīng)答的組織病理特征及臨界范圍。

我們希望，這一概念鼓勵(lì)更多的醫(yī)療機(jī)構(gòu)加入聯(lián)合學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)，以便在保護(hù)患者數(shù)據(jù)隱私的同時(shí)推進(jìn)研究。

?

法國(guó)巴黎居里研究所首席數(shù)據(jù)官Julien Guérin表示：

隨著聯(lián)合學(xué)習(xí)基礎(chǔ)框架的部署，代表了基于人工智能開(kāi)展癌癥研究的尖端技術(shù)。我們真的很高興能參與這次冒險(xiǎn)，希望能夠?yàn)槲磥?lái)的患者治療帶來(lái)希望。

?

法國(guó)IUCT Oncole病理學(xué)家、法國(guó)巴黎居里研究所的前任病理學(xué)家Guillaume Bataillon博士表示：

通過(guò)這種多學(xué)科合作，證明了聯(lián)合學(xué)習(xí)整合多家醫(yī)院數(shù)據(jù)的可行性。能夠以安全、快捷的方式集合異構(gòu)數(shù)據(jù)源，以開(kāi)發(fā)可復(fù)制、可轉(zhuǎn)移甚至可解釋的模型。開(kāi)發(fā)治療決策工具。

?

法國(guó)里昂Léon Bérard中心的腫瘤學(xué)家Pierre Etienne Heudel博士說(shuō)：

數(shù)字病理學(xué)的興起，加上不同的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的爆發(fā)，可實(shí)現(xiàn)更加精準(zhǔn)的個(gè)體化醫(yī)療。

數(shù)字病理學(xué)和人工智能代表了病理學(xué)界的第三次革命，病理學(xué)家們很高興能夠在引領(lǐng)這一新的變革。聯(lián)合學(xué)習(xí)在數(shù)字病理領(lǐng)域開(kāi)創(chuàng)了人工智能研究的先河，使我們?cè)诖_保數(shù)據(jù)隱私和安全的同時(shí)，識(shí)別腫瘤中的生物標(biāo)志物。

?

法國(guó)圖盧茲IUCT Oncopole病理學(xué)家Camille Franchet博士說(shuō)：

通過(guò)使人工智能模型能夠訓(xùn)練多中心數(shù)據(jù)而無(wú)需集中化，聯(lián)合學(xué)習(xí)克服了醫(yī)療數(shù)據(jù)機(jī)器學(xué)習(xí)中的主要障礙，保護(hù)數(shù)據(jù)不出域，每個(gè)用戶的數(shù)據(jù)停留本地。

?

關(guān)于Owkin

Owkin是一家人工智能生物技術(shù)公司，旨在基于人工智能幫助每位患者選擇合適的治療策略。致力于彌合生物制藥和學(xué)術(shù)研究協(xié)同創(chuàng)新的挑戰(zhàn)，并縮小復(fù)雜生物學(xué)機(jī)制和新藥研發(fā)轉(zhuǎn)化之間的差距。

通過(guò)人工智能發(fā)現(xiàn)識(shí)別潛在的新興治療方法，降低風(fēng)險(xiǎn)并加快臨床試驗(yàn)進(jìn)度，建立改善患者預(yù)后的診斷工具。Owkin開(kāi)創(chuàng)性的借助人工智能框架-聯(lián)合學(xué)習(xí)，在保護(hù)患者隱私、確保數(shù)據(jù)安全的前提下，助力醫(yī)療機(jī)構(gòu)和生物制藥合作伙伴能夠從“數(shù)據(jù)孤島”中獲得有價(jià)值的信息。

Owkin于2016年由腫瘤學(xué)博士Thomas Clozel和生物學(xué)機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的先驅(qū)Gilles Wainrib共同創(chuàng)立。

?

參考資料

1.????? Ogier du Terrail, J., Leopold, A., Joly, C.?et al.?Federated learning for predicting histological response to neoadjuvant chemotherapy in triple-negative breast cancer.?Nat Med?29, 135–146 (2023). https://doi.org/10.1038/s41591-022-02155-w

2.????? Nature Medicine publishes breakthrough Owkin research on the first ever use of federated learning to train deep learning models on multiple hospitals’ histopathology data