来自英国的 NVIDIA 初创加速计划成员 PrecisionLife 使用 AI 主导的数据分析确定重要的疾病生物标志物组合。

在新冠肺炎仍存在大量谜团的情况下，位于英国的 PrecisionLife 利用 AI 和组合分析法发现了与重症和住院患者有关的新基因。

这家科技生物公司于 2020 年 6 月发表了这一研究，指出了 68 个与新冠肺炎重症患者有关的新基因。这些目标因素中有超过 70% 后来在全球科学文献中被单独验证为引发新冠肺炎重症的遗传风险因素。

在 AI 的帮助下，这家初创企业能够使用英国生物样本库中的第一个小型新冠肺炎患者数据集在 NVIDIA A40 GPU 上进行训练并在 CUDA 软件库的支持下进行这一准确的早期分析。PrecisionLife 的组合分析方法可以确定患者的遗传变异和其他临床或流行病学因素之间的相互作用。

上面的主题图片显示了分析结果，描述了在疫情开始时新冠肺炎重症患者群体的疾病结构分层。颜色代表患者亚群，圆圈代表与疾病相关的遗传变异，线条代表共同相关的变异。

PrecisionLife 技术帮助研究人员在群体和个人层面更好地了解复杂的疾病生物学。除了新冠肺炎之外，PrecisionLife 分析平台还被用于确定 30 多种慢性疾病的精准医疗目标，包括 2 型糖尿病和肌萎缩性脊髓侧索硬化症（ALS）。

该公司是 NVIDIA 初创加速计划成员，这项免费计划支持这些用尖端技术为行业带来变革的初创企业。

精准医疗在选择可能对个人最有效的治疗方法时会考虑个人的遗传学、环境和生活方式。PrecisionLife 专门致力于确定这些因素之间的组合如何影响慢性疾病。

PrecisionLife 平台让人们能够更加深入地了解导致各亚组患者慢性疾病的生物学因素。它先从来自国家生物样本库、研究联盟、患者慈善机构等提供的数据集中获得患者的基因组学和临床病史数据，然后使用组合分析法从中获得更深层的洞察结论。

由于慢性疾病固有的异质性，被诊断出患有同一疾病的患者不一定有相同的病因、轨迹或治疗方法。

PrecisionLife 平台可以在大型患者群体中识别具有匹配疾病驱动因素、疾病进展和治疗反应的亚群，帮助研究人员选择正确的药物研发目标、为个人选择正确的治疗方式并为临床试验选择合适的患者。

PrecisionLife 首席技术官 Mark Strivens 表示：“慢性疾病是一个复杂的领域。此类疾病由多种基因和环境因素引发，并且会产生多个患者亚群。我们致力于解决以前的技术无法解决的问题，并且我们关于疾病的独特发现将产出各种有效的个人治疗方案。”

PrecisionLife 技术不同于全基因组关联研究等传统的分析方法。后者最适合用于大部分疾病风险来自于单一基因变异的情况，而 PrecisionLife 所提供的组合分析法能够发现多种遗传和环境因素的重要组合。

Strivens 表示，在 NVIDIA A40 GPU 上运行的 PrecisionLife 平台可以在短短几个小时内分析 10 万名患者的数据，这在以前是不可能实现的。

此外，作为 NVIDIA 初创加速计划成员，PrecisionLife 团队可以获得技术资源、硬件折扣和产品上市支持。

Strivens 表示：“NVIDIA 初创加速计划为我们提供专业技术知识，并将我们与 NVIDIA 生物技术 AI 生态系统中的其他数据驱动型组织联系起来。NVIDIA 深度学习培训中心所提供的培训缩短了我们团队成员学习特定编程分支领域的时间。”

Strivens 表示，作为开创性的英国生命科学界的一员，PrecisionLife 可以接触到各种医疗创新和专业人才。展望未来，公司计划在全球提供基于组合分析的新型疾病洞察。