第一时间get全球最新科技知识与数据
下载钛媒体客户端

扫描下载App

传统病理学发展太慢,HistoWiz 想在云上搭建全球最大的癌症数据库

摘要: HistoWiz 通过购置先进的设备,实现全自动化操作,为实验室提供切片服务。同时,结合大数据和云存储技术,把实验结果放置云端,构建起来的数据库可以帮助研究人员节约大量的时间。

题图来源:视觉中国

题图来源:视觉中国


2018年,钛媒体将陆续推出对于前沿云端科技创业公司的全景调查。本项目主要由阿里云“诸神之战”全球创客大赛推荐,钛媒体筛选,独家采访与追踪。记录最值得记录的中国前沿科技创新史,欢迎点击订阅特色专题:“诸神之战”独家追踪


自从显微镜发明以来,组织学和病理学已经以相似的方式发展了近200年。在医学领域,采用新技术的速度明显慢于其他行业。建立一个可扩展的组织学实验室是一件极具挑战的事情。

这让彼时正在一家癌症诊断所工作的 Ke Cheng 看到了组织病理学行业巨大的潜力。2012年,拥有有着康奈尔大学和哈佛医学院双料博士学位的她,本可以在全球顶级实验室从事博士后研究的工作,选择离开实验室回到纽约,独自创立病理组织学服务商 HistoWiz。

HistoWiz 是全球首个癌症病理学数据库。简单说来,HistoWiz 通过购置先进的设备,实现全自动化操作,为实验室提供切片服务。同时,结合大数据和云存储技术,把实验结果放置云端,构建起来的数据库可以帮助研究人员节约大量的时间。

传统病理学发展的障碍


在传统意义上,组织病理学行业(histopathology industry)主要分为三个层次。首先,在组织学的层面,将组织标本加工成载玻片,再对其进行研究和评估;之后在病理学层面,病理学家研究这些载玻片并且对其进行诊断;最后,在分析层面,通过机器学习工具对于对上一层聚合的数据进行处理。

传统的组织学和病理学行业研究周期耗时较长,主要分为以下四个步骤:


  • 第一,由研究人员进行标本收集、研磨,送到组织学的核心设备进行切割和染色,产生可供评估的组织样本,这通常需要二至四周;

  • 第二,完成之后的组织切片邮寄到病理实验室,进入病理学家的研究工作清单上,大约需要两周时间;

  • 第三,病理学家将每张组织切片进行评估之后写出诊断结果,并将结果传递给客户,需要两周左右。

  • 第四,如果遇见复杂的案例,则需要第二意见,就必须再重复进行评估和诊断,就需要再花费两周左右的时间。


Ke Cheng 告诉钛媒体,从以上步骤中可以发现,无论是在研究还是临床中,一个非常必要的情况是在实验室之间及时地运送样品,这通常需要几个星期左右的等待时间。

在这期间,研究人员可以利用这些宝贵的时间去治愈癌症,或者,医生也可以开始着手为病人提出治疗方案,然而却因这些样本依旧在邮寄的途中而耽误了。

为了解决这些问题,首先是要将实验室自动化,必须将传统的组织学工具更新为最新的数字扫描仪,然后把这些工具与协议链接,将不同的工作功能串在一起,以此建立一个自动化的工作流程。

在 HistoWiz 的自动化的实验室中,样本处理的时间从几周的流程缩短到几天以内。存储在云端的数字化的幻灯片,可以提供给 HistoWiz 数字网络客户和顶级的病理学家即时在线共享、评估,并且与客户分享结果。

拥有数据库是组织病理学行业向前迈出的重要一步。HistoWiz 还搭建了一个组织学的数据库,称其为 PathologyMap。通过利用机器学习和图像识别的工具,该数据库可以产生对人眼无法观察到的病理学见解。
HistoWiz官网上的切片样本

HistoWiz 官网上展示的切片样本

PathologyMap 数据库允许即时共享样本和结果,并提供给生物医学研究人员、病理学家和外科医生之间无缝合作。

这个细分市场也是该行业中最具创新性和竞争力的市场之一。从机器学习的工具可以从中获得出未被发现的见解,可以促使研究和药物开发的进步。在各个层面上,研究人员、药物开放团队、医生、患者和科学家都能从结果中获得价值。

搭建病理学数据库的挑战


在技术层面最具挑战性的任务是,建立一套基于技术的工具。这套工具可以利用数据库和数字化的幻灯片,附带的注释和评估中,汇总大量的数据。

实现这些需要开发机器学习工具,需要在研发方面进行大量人力和资金的投入。2015年12月,HistoWiz 收到来自真格基金百万美元投资,并入选硅谷著名孵化器 Y-Combinator,Ke Cheng 也成为唯一一位入选 Y-Combinator 的华人女性创业者。

这些工具不仅为客户所用,也可以服务于内部。在 HistoWiz 的团队中,任何有助于自动化以及简化工作流程事宜均被看作是优先级。专业的行业经验告诉他们,浪费时间和资源是组织病理学最大的两个问题。
HistoWiz的工作流程

HistoWiz 的工作流程

现代化的组织学实验室的另一个关键的问题是,弥合生物学与计算机科学之间的鸿沟。这两个学科对于现代化的实验室至关重要。Ke Cheng 相信,凭借支持生物医学的计算机力量,团队将找到治愈癌症或者其他疾病的办法。

但要将生物学与计算机结合起来存在着一个困境。尽管二者都非常努力,但他们都很难理解对方究竟需要的是什么。除此之外,他们对于客户的需求也缺乏清晰的认知。

作为公司的 CEO,Ke Cheng 认为自己扮演一个很重要的角色就是充当双方的连接点——让生物学和计算机学的团队达成共识,成功地完成这项事业,并最终使得客户满意。

虽然完善公司不同方面的业务能力很重要,尤其是在实验室的环境中,Ke Cheng 认为,企业生死存亡的关键是应该意识到这一点——理解客户的需求高于一切。

理解客户的关键所在为目标客户推出合适的产品。在一开始,Ke Cheng 制作了一个最小可行的产品,并把他推向市场来证明其之前的假设。为了创造出真正有价值的产品,产品团队必须不断完善,从一开始的一个设想,到来自客户的反馈,这些过程逐步塑造出了最终的产品形式。

每个 CEO 必须在开始的时候就明白销售工作。在公司成立的初期,Ke Cheng 挨家挨户的跑销售,一遍遍确认自己的服务是否满足了之前所假定的客户需求非常有效。

虽然不一定所有的反馈都会有用,但重要的是,Ke Cheng 始终如一地收集反馈,并确保它在生产的过程中发挥重要的作用。2016年,HistoWiz 已经每个月有8万美元的利润,并且一直保持着良好的增长态势。

未来的想象空间


越来越普及且重要的云计算技术,也成为了 HistoWiz 的业务的基础部分。多年来,组织病理学行业的发展,一直因为缺乏基于云的基础设施而受到阻碍。这些障碍使得这个行业很难利用共享数据库,远程访问和协作工具,更不用说一些通过机器学习工具可能产生的观点。

为了将组织病理学更进一步的发展,Ke Cheng 将云技术成为了 HistoWiz 的业务核心组成部分之一。每个 HistoWiz 的组织样本都被扫描并且存储在云端,整个 PathologyMap 数据库都在云上,所有的虚拟病理学家评估也都在这里进行。

“医疗行业已经落后了很长时间,现在是时候在这个领域使用尖端技术成为规则,而不是例外。织病理学引入未来,我需要使这项技术成为业务的核心组成部分之一。” Ke Cheng 说道。
HistoWiz创始人兼CEO Ke Cheng

HistoWiz创始人兼CEO Ke Cheng

Ke Cheng 告诉钛媒体,在未来的十年内,智能和数据驱动技术的应用,将解决一些没有被满足的大的市场需求,甚至是改善人类生活的其他部分。这不仅仅适用于医疗保健行业,也可以影响到可再生能源与可持续的食物来源。随着这些企业在云上增长,收集和存储数据,机器学习工具增强人类努力的机会将呈指数级增长。

随着这些工具不断完善和发展,从这些海量数据集中获得的见解将变得越来越有价值,这些行业也将会以更快的速度前进。因此,为了为未来的成功做好准备,特别是在医疗领域,尽快开始收集和整理数据非常重要。

接下来,HistoWiz 还在继续构建新的数据库机制,包括机器学习的工具在内也将会在云上运行。

得益于这些技术的应用,在未来几年的研究和药物开发中,研究人员将拥有比以往更多的工具和数据,他们的研究成果将会有更好的发展。通过这些研究成果,有可能改变针对个体优化的药物和治疗,并且将显著改善发现癌症治愈的可能性。医生将能够更快更准确地诊断患者,并且可以为他们的患者开具个性化的药物和治疗方案。

HistoWiz 的技术栈不仅为全球病理学市场提供了重要益处。在许多新兴市场中,尤其是在发展中国家这样的益处更为明显。缺乏合格的病理学家进行诊断,他们需要的病理学家经常在数千英里以外,无法获取组织样本以进行诊断。通过使用 HistoWiz 的数字病理学网络,新兴市场可以即时访问世界顶级病理学家,为数百万人提供平等的诊断访问。

Ke Cheng 和他的团队希望 HistoWiz 成为世界上最快、技术最先进的研究服务提供商之一,在多方面成为组织病理学行业的完整解决方案,并且延伸至寻求治愈和新药开发的分析方面。其快速增长的数据库对于使用机器学习工具已经成熟,这将为医学界带来新的启发。

在未来的几年中,HistoWiz 计划扩展到研究领域之外,以涵盖临床。为了成为 FDA 批准用于组织处理和患者的数字诊断的目标,并且使得数百万人有接触到最优秀的专家的机会。(本文首发钛媒体,采访、作者/李程程)

更多精彩内容,关注钛媒体微信号(ID:taimeiti),或者下载钛媒体App

本文系钛媒体原创,未经授权不得使用,如需获取转载授权,请点击这里
分享到:

第一时间获取TMT行业新鲜资讯和深度商业分析,请在微信公众账号中搜索「钛媒体」或者「taimeiti」,或用手机扫描左方二维码,即可获得钛媒体每日精华内容推送和最优搜索体验,并参与编辑活动。

李程程
李程程

钛媒体记者,chengchengli@tmtpost.com

评论(3

Oh! no

您是否确认要删除该条评论吗?

分享到微信朋友圈