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智能肿瘤药物个性化定制服务

针对人群

肿瘤终末期患者接受常规治疗后,在三线、四线治疗,以及免疫治疗都无效的情况下,面临无药可治。 

 

服务内容

Alphacait可专门为其定制一个针对其本人的药物组合方案。给肿瘤终末期病人以希望。 

 

概念及原理

相当于在一个月左右给患者定制一个药物(组合),此药由1-4个常见的老药(包括30种化疗药,380种非化疗药) 组成。 

利用每个药的副作用和作用,进行矢量叠加,基于合成致死遗传学(Synthetic lethal)模型的人工智能计算出可 能的联合用药方案。 

操作流程(致医生及技术人员)

总体思路:通过穿刺,获得患者肿瘤个性化数据,根据个性化数据进行人工智能计算,计算结果为100种左右的药 物组合,并在实验室中对人工智能计算结果进行实验验证。 

1.穿刺后进行2万多基因的RNA表达量的测定; 

2.得出哪100个基因表达量比较低; 

3.将这100个参数输入人工智能组合用药计算模型(基于深度据学习和大量临床肿瘤治疗训练的结果), 智能计算模型的核心是合成致死遗传学模型; 

4.产生100个左右的药物组合(每个治疗方案由多个药物组成,如红霉素+立普妥+吉西他滨+青蒿素); 

5.受目前科学发展的限制,智能计算存在噪音,故在100个左右的治疗方案中,有大多数为假阳性, 需要再进行SpeedupPDX RNA测试(为三个不同的实验:包括体外实验、小鼠实验及大鼠实验)来验证合成致死目标基因的RNA表达量是否被组合用药方案降低 (整个过程一般需要10-40天),从而达到合成致死的作用,上述三个实验的总称为SpeedupPDX。由于体外和小鼠大鼠的微环境与人体不同,离开人体后的肿瘤 组织会被优先扩增一些和人体不同的Subpopulation,故在SpeedupPDX中,整体期望肿瘤不进行生长,在肿瘤没有生长的情况下,测试药物对患者源性肿瘤RNA的影响。 

6.基于计算和实验室的结果,最终得到1-2个治疗方案推荐给医生,由医生根据临床实际情况决定给患者用药, 并进行副作用及治疗效果的监测。 

操作流程(致患者)

1.患者前往指定医院,进行穿刺; 

2.患者在等待3-6周后,获取检测结果; 

3.患者需要将检测结果与医生沟通商量,并开展治疗(我们的方案一般在一个月左右产生效果)。