【火视042】人工智能+精准医疗会擦出怎样的火花？

将人工智能引入基因突变搜索，通过查询DNA序列鉴别出突变，来看看基因检测领域的“谷歌搜索”。

十年前Deep Genomics公司就着手开发电脑软件，来模拟细胞转录翻译DNA解读遗传密码并形成生命的过程，这突破了人们对于遗传医学的认识。

Deep Genomics = Deep Learning + Genomics。

公司的成立可以溯源到创始人Frey12年前的一次痛苦经历，他的妻子怀孕了，但是却被医生告知胎儿有遗传疾病。从此，原本为多伦多大学计算机人工智能专业的Frey开始了对基因组的研究，把基因组和深度学习结合起来，借助自己计算机深度学习的专业背景，和对生物遗传基因组的研究，最终，Deep Genomics出现在了世人的眼前。该公司致力于利用机器学习算法来预测基因组上的突变会如何改变细胞，进而知道会给人体带来什么改变。如今，他们正积极开发深度学习技术来改变精准医疗，基因检测，诊断学及治疗手段的发展。

Deep Genomics公司在深度学习技术，基因组生物学和精准医疗方面拥有世界领先的技术。公司发明了新一代的计算机技术，它可以告诉我们细胞中的DNA何时会因为遗传变异而发生突变，以及突变是生理性的还是病理性的。工作人员及合作方使用这套技术根据细胞进程来对基因突变进行排序，分类和阐释，我们甚至可以将以前不确定的未知突变和已知的基因突变建立联系。由于系统是模拟了分子生物学的各种基本原理，因此可用于任何突变和任何疾病。

Deep Genomics已经推出的第一款产品 SPIDEX，出于非商业目的对外免费。这个数据库综合了一系列的基因突变，和对整个人类基因组RNA拼接的预期影响。只需将测序结果和细胞类型导入，SPIDEX 便可分析出某一变异对 RNA 剪切的影响，并计算出该变异与疾病之间的关系。具体的细节可参见2015年1月的Science。

公司团队，主要由机器学习专家、基因组学专家和精准医疗专家组成。Nature Biotechnology、科学美国人、WIRED、CBC新闻等学术、科普、科技和传统媒体都对他们进行过报道。

【火视观点】

目前我国卫计委批准用于临床检测的项目包括：遗传病诊断、产前筛查与诊断、植入前胚胎遗传学诊断和肿瘤诊断与治疗。这四类项目它们的共同特点是：疾病仅与一个或者几个易感基因相关。

上期火石强调精准医疗离不开大数据的支撑，国外的Deep Genomics以及国内原华大基因王俊的碳元科技已经是这一领域的先行者。利用数据进行人工智能加上基因技术将会为精准医疗提供新的发展思路。

那么如何评价这家公司？——引自陈天健，软件开发者

（1）在基因组数据数学属性都不是很清楚的情况下，使用深度学习的方法进行强行降维，意义不明。

（2）表达路径没办法通过深度学习的方法学出来，如果只是学习基因和表型的相关概率的话，比现在的方法也高明不了多少，倒是会促进高性能计算设备特别是GPU集群的销售。

路漫漫其修远兮，吾将上下而求索。

本期火视观点重点：如何做好竞品分析—五力模型

创业初期对竞品的分析尤为重要，关系到创业公司的市场切入点以及营销传播的核心，更关乎到企业是否可以再市场上成功，下图是美国哈佛迈克尔-波特的五力模型，也是在做竞争对手分析的时候最常用的一种工具。

需要注意两点：

1、如何设立分析指标。

指标从用户中来，用户真正关心的是什么，以及用户可以得到的是什么？而不是从产品的指标来。

2、准确预测潜在进入者。

投资者最长问的一个问题是如果BAT做这个行业你怎么办？医疗健康行业已经有无数巨头涌入，创业者能看到的机会巨头更可以看到，如果他们进来你如何做？创业团队的执行力尤为重要，只有你够快速，快到别人发现的时候你已经长大了，才有可能成功。

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公司概况

公司名称：Deep Genomics

公司地址：加拿大 多伦多市

公司网址：http://www.deepgenomics.com

团队信息

Brendan Frey, PHD, FRSC 总裁，首席执行官

Andrew Delong, PHD 科学家，技术官

Hui Yuan Xiong 科学家，技术官

Hannes Bretschneider, MSC 工程师

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