NIH重大突破：AI助力癌症治疗迈入精准时代
NIH重大突破：AI助力癌症治疗迈入精准时代
美国国家卫生研究院（NIH）近期在人工智能（AI）应用于癌症治疗领域取得重大突破，两项发表在《自然·癌症》杂志上的研究显示，AI技术正以前所未有的精度助力个性化癌症治疗。
单细胞数据分析的革命性进展
在一项研究中，NIH团队开发了一种名为PERCEPTION的AI工具，该工具通过分析单个细胞的RNA数据，能够更精确地预测患者对特定药物的反应。与传统的批量测序数据相比，单细胞RNA测序提供了更高的分辨率，可以捕捉到肿瘤内部不同克隆细胞的异质性。
研究团队使用迁移学习技术，首先利用现有的批量RNA测序数据训练AI模型，然后使用单细胞RNA测序数据对模型进行微调。结果显示，这种结合方法能够显著提高预测精度，特别是在预测患者对单一药物或药物组合的反应时。
基于常规临床数据的预测模型
另一项研究则聚焦于开发一种成本更低、可及性更高的预测工具。研究团队开发了一个机器学习模型，该模型仅需使用常规临床数据（如年龄、癌症类型、治疗史、血清白蛋白水平和中性粒细胞与淋巴细胞比值）就能预测患者对免疫检查点抑制剂的反应。
该模型在包含2881名接受免疫检查点抑制剂治疗的患者数据集上进行了验证，涵盖了18种实体瘤类型。结果显示，模型不仅能准确预测患者对药物的反应，还能预测患者的总生存期和无进展生存期。特别值得注意的是，该模型能够识别出肿瘤突变负荷较低但仍然可能从免疫治疗中获益的患者。
未来展望与挑战
这些突破性研究展示了AI在癌症治疗领域的巨大潜力。通过更精确的预测模型，医生可以为患者制定更个性化的治疗方案，避免不必要的药物副作用，同时降低医疗成本。
然而，要将这些研究成果转化为临床实践仍面临一些挑战。例如，单细胞RNA测序技术虽然前景广阔，但目前成本仍然较高，且数据处理和分析需要专业的生物信息学支持。基于常规临床数据的预测模型虽然成本更低，但其预测精度是否能在更大规模的临床试验中保持稳定，仍需进一步验证。
总体而言，NIH的这些研究为AI在癌症治疗领域的应用开辟了新的方向，预示着精准医疗时代即将到来。