结节的良恶性辨别依然很艰难，因为这种差别是由质谱数据中众多因素的复杂关系所决定的，是一个模式识别问题。

■本报记者 温才妃

甲状腺很小，但它影响到五脏六腑。数据显示，每5个成年人中就可能有1人患有甲状腺结节。很多人不得不选择手术切除——代价是终身服药补充甲状腺素，以维持体内的甲状腺激素在正常水平。

科学家们曾经寄期望于基因检测解决这一难题。但经过十几年的尝试发现，基因诊断能够达到的特异性也仅在10%~50%左右。

如何破题？西湖大学将蛋白质组大数据与人工智能（AI）相结合，致力于开发基于蛋白质组和其他分子组学的辅助临床诊断新方法，助力实现肿瘤等人类重大疾病的精准辅助诊断。

近日，由辰德资本、高榕资本共同领投，高瓴创投跟投的西湖欧米（杭州）生物科技有限公司（以下简称西湖欧米）获得数千万元种子轮融资。其核心技术来自于西湖大学教授郭天南的实验室，西湖大学成果转化办公室全程参与了项目孵化。

从“蛋白质”入手破题

作为一名蛋白质组学专家，郭天南选择从“蛋白质”入手破题。

一个人从出生到死亡，从健康到疾病，绝大多数情况下基因都是不变的。但是，蛋白质不一样。在不同健康状态下，人体内的蛋白质会发生变化。难点在于，这种变化非常细微，怎么才能检测到。

郭天南说：“在宏观世界里，我们辨识一个人是通过看他的脸部特征，但在分子水平我们是看不到的。所有的蛋白质，即使你能看到，因其复杂的结构也很难准确辨识。我们是通过测量它的重量，来鉴定这是一个什么样的蛋白质。给蛋白质称重的这杆‘秤’叫质谱仪，我们目前的质谱仪可以达到约小数点后30位（kg）的精度，当然这后面涉及很多数学计算，包括多个物理、化学等过程。”

但即使做到这一步，结节的良恶性辨别依然很艰难，因为这种差别是由质谱数据中众多因素的复杂关系所决定的，是一个模式识别问题。而这正是西湖大学人工智能领域讲席教授李子青的擅长。

在李子青看来，从甲状腺结节质谱大数据中鉴别其良恶性，就像从一张图像中辨识“两个”长相类似的人脸。

李子青带领的研究团队采用机器学习方法，从原始质谱数据中选择出2622个有意义的候选特征蛋白质，并通过神经网络技术构建了一套适用于蛋白质组学数据的独特算法，将2622个蛋白质组学数据输入了这个模型，进行了大约2×1019次运算，终于找出了能够帮助医生辨别患者结节良恶性的20个关键蛋白。

“我们用这套模型给20个蛋白的总体情况打分（分值在0~1之间）：当综合得分大于等于0.5，即为恶性结节；小于0.5，就是良性结节。”李子青透露，临床试验显示，这种检测方法的综合准确率达到了89%。

从科学家到企业家

除了科学家的身份之外，郭天南的另一个身份是西湖欧米创始人。

目前，西湖欧米已搭建起一支涵盖蛋白质组学、临床医学、人工智能等交叉领域专业人才的复合团队，正全面开展“新一代蛋白质谱临床转化应用”研究。

“通过AI+深度学习与临床医疗大数据整合，我们正在积极探索有临床应用潜力的新诊断方法和治疗靶点；并基于人工智能前沿技术，针对多组学生命健康大数据的特点，构建新的数据分析与挖掘的模型与算法，进行靶点验证，从而解决一系列临床实际问题，重点关注人类重大疾病（如肿瘤和代谢性疾病）的精准分型、预后预测和精准治疗等。”郭天南说。

在郭天南实验室这一科研成果转化的过程中，西湖大学成果转化办公室从技术保护、政策咨询、法务服务、融资建议、团队搭建等方面为企业提供全程支持，加速推动了该项技术的产业化。

西湖大学成果转化负责人王廷亮介绍说，西湖大学独立或跨学科合作开展了多个领域尖端的科学研究，成果转化办公室从这些科研项目的研究阶段起就长期关注和实时追踪，全过程为科技成果的转化落地深度培育赋能。

这一年来，通过西湖大学数个转化项目的顺利落地，成果转化办公室基本发挥了科学研究与成果应用之间的桥梁作用，加速有效地推动了科技成果的产业化。

现阶段，西湖欧米已通过临床队列的临床样本检测生物体内蛋白质表达水平，结合机器学习，帮助预测及评估疾病发展情况，对甲状腺结节等疾病的精准诊疗提供辅助诊断。

今年1月，郭天南等人再次在《细胞》发表研究成果，发布了2020年初因新冠肺炎去世的患者体内多器官组织样本中蛋白质分子病理全景图。

这是在全球范围内第一次从蛋白质分子水平上，对新冠病毒感染人体后多个关键器官做出的响应进行了详细和系统的分析，为临床工作者和研究人员制定治疗方案、开发新的药物及治疗方法提供了线索和依据，有望在下一步实现转化。

联手实现“对症下药”

作为一门新兴学科，蛋白质组学是继基因组学、转录组学后人类对生命活动奥秘探究的又一突破。人类大部分生命活动是由人体内的蛋白质执行的，疾病治疗的效果也取决于蛋白质机器的调控。未来蛋白质组学+AI技术的运用场景，远不止于甲状腺结节。

比如，人们可以用它来筛选治疗肿瘤的药物。电影《我不是药神》里面说到白血病中有一类叫慢性髓系白血病，几乎90%的这类患者会出现一个特殊的融合蛋白BCR-ABL。科学家找到一个叫伊马替尼的药，可以有效抑制这个融合蛋白的功能，有效率达90%以上。

研究还表明，每个肿瘤都可能有一个或多个这样的引起疾病的异常蛋白，并且还可能随着疾病的演进出现改变。这时，如果能通过蛋白质组学+AI技术，实时找到当前疾病阶段的异常蛋白，就能实现“对症下药”。

郭天南表示：“蛋白质组学在精准医疗中广泛应用的黄金时代即将来临。我们的使命是在尽可能短的时间内，从尽可能少的生物样本中，对尽可能多的蛋白质进行准确定量，进而解析生命活动的数学规律，最终实现基于蛋白质组的精准医疗。未来，我们将不断挑战世界技术难题，突破极限，助力人类重大疾病辅助诊断技术。”

据悉，西湖欧米的本轮融资将用于人才招聘、原创技术突破、临床检验所落地、研发合作拓展等。辰德资本及高榕资本项目负责人均长期看好多组学领域在临床的转化应用。

辰德资本负责人表示，蛋白质在生命活动中起着核心的作用，但相比基因组与转录组在过去十余年间的迅猛发展，蛋白质组学的产业发展仍处于相对早期阶段，有着巨大的潜力。