十天前，我收到了 Anthropic 的一封郵件。我的專案入選了他們的 AI for Science 計畫，獲得了價值 30,000 美元的 Claude 點數。感謝計畫中每一位支持這個專案的人 🫶
而這個專案，就是我自己的腫瘤 🥹
我今年 35 歲，罹患第四期乳癌。我是一名軟體工程師，從三月起，我一直在開發各種工具來了解自己的癌症。現在，只要輸入一個基因的名稱，我就能看到它在我腫瘤的數千個細胞中的表現情形。
我的肝臟轉移病灶，以單細胞為單位呈現。每個點代表一個細胞，顏色則顯示該細胞含有多少特定基因（ESR1）。
我也需要有人能為我製造個人化疫苗，以及一家願意施打這家疫苗的醫院。這部分我會在文章最後說明。
一切的起點
很長一段時間裡，醫生都說我的疼痛是坐骨神經痛。但情況越來越糟，最後我自己花錢去做了 MRI。2024 年 1 月，檢查報告透過電子郵件寄來，我一個人讀完了它。當時我確信一定是哪裡弄錯了。
今年三月，我的癌症惡化了，於是我決定盡可能去了解關於自己腫瘤的一切。
目前的狀況
我的癌細胞已經轉移到肝臟和骨骼。我的腫瘤屬於罕見類型。像我這樣的病例沒有專屬的治療指引，每一個答案都要等上好幾週。
用我自己的 CT 影像重建出的 3D 肝臟模型。黃色斑點是病灶，其中有些是由 AI 發現的，放射科醫師尚未確認。
最終目標是打造一款用我自己的腫瘤製成的個人化疫苗，讓免疫系統學會該攻擊什麼。
剛開始的時候，我其實根本不知道什麼是「新抗原」（neoantigen）。現在我已經看得懂定序報告，也能和研究人員對話，不再像以前那樣一頭霧水了。
它是怎麼建出來的
我用 Claude Code 打造了這套系統。它由 30 多個 Agent 組成，每個 Agent 各司其職。有的負責閱讀論文、搜尋其他國家的臨床試驗；有的只負責核對每一個數字是否與原始資料一致。遇到難題時，會有兩三個 Agent 各自給出答案，如果意見不同，我就會看到差異。報告和檔案會透過 Telegram 傳到我的手機上，未經我同意，任何東西都不會發出去。
所有醫療決策都由我的醫生做出。這些 Agent 幫助我在每次看診前準備好更精準的問題，再由專家把關。有時候他們會大幅修改這些問題。
切片檢查流程
我需要在蘇黎世再做一次切片檢查。切片不是想重做就能重做的。如果樣本沒採到，或保存方式不對，就永遠失去了。
所以我用這套系統寫了一份流程規範：要取哪些樣本、根據後續想做的分析，每一種樣本該如何保存。接著，負責分析樣本的 Dana-Farber 癌症研究所 Paloma Cejas 博士實驗室團隊審閱了這份文件，並加以改進。
我的腫瘤，逐細胞解析
這件事到現在還是讓我起雞皮疙瘩。
Cejas 博士的實驗室利用一種名為 10x Flex 的技術，對我的肝臟和骨骼轉移組織進行了單細胞定序，這項技術可以應用在已保存的組織上。現在這些資料就在我的筆電裡。
目前還沒有結論。我們正和團隊一起慢慢梳理這些資料。
疾病的 3D 地圖
我做了兩次 PET 掃描，拿到了一大堆報告，卻始終無法看清全貌。
左圖：兩次 PET 掃描中所有的骨骼病灶，依示蹤劑種類上色。右圖：我其中一節脊椎的 3D 模型，分別呈現兩次 PET 和 CT 的影像。
於是我用這兩次掃描的資料，建出了轉移病灶的 3D 地圖。我和醫療團隊用它來討論該對哪個病灶進行切片。最終決定權在他們手上。但當大家看著同一張地圖時，溝通真的順暢很多。
當我的植入式輸液港（port）失靈時，我用相隔數月的三次 CT 掃描重建了它的 3D 模型，來確認導管是不是移位了。
用三次 CT 掃描重建的輸液港與導管 3D 模型。紫色的裝置是示意圖。
兩年的抽血報告，濃縮在同一個畫面
每次抽血報告都是一份 PDF。幾個月下來你會累積幾十份，而且沒有人會全部看完。
我把它們整合成了一個面板：自 2023 年 12 月以來，超過 70 次抽血、1,800 多項數值。醫生一眼就能看出每項指標隨時間的變化。
我需要疫苗製造商和醫院
下一步是將我腫瘤的全外顯子組定序結果與健康 DNA 進行比對。到了那個階段，AI 能幫的就有限了。
謝謝每一位捐款或寫信給我的人。如果你有能力製造或施打這款疫苗，或者你認識能做到的人，請聯絡我。我的私訊是開放的，所有資訊都在 helpmiriam.com 上 💜
