在这个由数据驱动的时代，人工智能（AI）正以其前所未有的速度和精度，重塑着医学的每一个角落。AI技术的应用在提高癌症诊断的准确性上展现出巨大潜力 ，更在个性化治疗方案的制定、治疗效果的预测以及患者生存率的提高上 ，发挥着越来越关键的作用。当AI与免疫细胞疗法相结合时，又会带来哪些变化？它是否能够成为抗癌战场上的“双核驱动”力量？让5001拉斯维加斯在本文中一探究竟 ！哈佛医学院的研究团队开发了一种名为CHIEF（Clinical Histopathology Imaging evalsuation Foundation）的AI模型 ，它可用于癌症的诊断、治疗指导和患者生存预测等，在诊断方面还展现出了近94%的准确率，其研究结果发表在《Nature》杂志上。这一模型通过分析病理图像 ，不仅能够检测癌细胞，还能预测肿瘤的分子特征，为临床医生提供了一种强大的工具，以更精确地评估癌症并制定治疗计划。CHIEF模型的训练过程涉及了1500万张未标记的图像 ，这些图像被分成感兴趣的部分，然后进一步在60,000张组织的整张幻灯片图像上进行训练。这些图像涵盖了肺、乳腺 、前列腺、结肠直肠、胃 、食管、肾、脑、肝等19种不同的癌症类型 。
在性能测试方面，CHIEF在包含11种癌症类型的15个数据集上，癌症检测的准确率接近94% ，显著优于当前的AI方法。总体而言 ，CHIEF在癌细胞检测、肿瘤起源识别、预测患者预后、以及识别与治疗反应相关的基因和DNA模式的存在等方面表现出色，比其他最先进的人工智能方法高出36%。
AI在细胞治疗领域的应用正变得越来越多样化和深入 。以下是AI在细胞治疗中的几个关键应用方向：目标识别：AI和机器学习模型可以用于识别肿瘤特异性抗原，帮助开发针对特定癌症的细胞治疗。例如 ，AI可以分析患者的基因组数据，识别与肿瘤相关的突变，从而优化CAR-T细胞的设计。有效载荷设计优化：AI技术能够快速筛选和优化有效载荷的设计 ，确保细胞治疗的效果最大化 。通过模拟和预测不同设计的效果，AI可以帮助研究人员选择最佳的治疗方案。转化和临床开发 ：AI可以加速细胞治疗从实验室到临床的转化过程。通过分析临床前数据 ，AI能够识别潜在的生物标志物 ，帮助确定哪些患者可能对特定治疗有反应 。端到端数字化 ：整个研发链的数字化可以增加价值 ，确保每个环节的高效和安全。例如通过链接来自临床前研究的数据到试验、化学 、制造和控制（CMC）读数和制造批次记录，允许从其初始阶段开始追踪治疗设计。自动化和规模化生产 ：利用AI自动化细胞生产 ，将细胞疗法变得大众化。这种自动化平台需结合人工智能技术 、机器学习、硬件、软件以及激光技术等。「AI抗癌」让脑瘤细胞转为免疫细胞，生存几率猛涨75%
对于肿瘤治疗，AI技术的加成，有望加速肿瘤免疫细胞治疗的研发与应用 。尽管免疫疗法对其他癌症有效，但由于血脑屏障 (BBB) ，免疫细胞很难到达胶质母细胞瘤，而且还可能导致脑损伤 。《Cancer Immunology Research》截图面对这一医学难题 ，美国科学家团队利用AI技术来控制癌细胞的命运 ，即将脑癌细胞转化为免疫细胞。具体而言，可以利用人工智能来识别并重新编程胶质母细胞瘤细胞的基因，将其转变为树突状细胞 (DC) ，从而有效地瞄准并摧毁它们周围的癌细胞。目前，这一创新技术在胶质母细胞瘤小鼠模型中将生存机会提高了75%，相关研究结果已发表于《Cancer Immunology Research》上。治疗6个月肿瘤完全消失 ！AI+TIL有望提高治疗有效性！TIL（肿瘤浸润淋巴细胞）疗法已在多种实体瘤（如恶性黑色素瘤、肺癌、乳腺癌等）中表现出较好的试验数据。美国一位晚期黑色素瘤患者T女士的TIL治疗经历是TIL疗法潜力的一个典型例证。治疗前 ，她的癌症已经从鼻部转移到肺部、肾脏和大脑。她在接受2018年4月接受了TIL疗法，输入细胞数超过70 亿，并配合大剂量的IL-2治疗。葡萄膜黑色素瘤肿瘤的肿瘤浸润淋巴细胞（左图）在实验室中生长约一周后，数量不断增加并包围了肿瘤。肿瘤浸润淋巴细胞在癌细胞周围形成光环（右图中的深色斑点），从而摧毁肿瘤大约4天后，她的体力已经恢复到可以在医院大厅里走动一圈的程度，此时她被告知可以出院了 。6周后，T女士的复查结果显示 ，肺部肿瘤已经消失。6个月后检查显示，所有癌症痕迹彻底从影像上消失了！近年来 ，随着对TIL疗法认识的深入，科学界已经开始尝试提高 TIL 细胞疗法的有效性和可操作性的新方法，而AI技术的加入 ，将为其有效性 、安全应用带来更多可能。来自中国的一个研究团队通过将AI技术融入细胞疗法的开发中，成功提高了TIL疗法的有效性 。通过AI算法筛选出TIL中的关键主成分，能够更精准地识别和扩增对肿瘤具有最强攻击力的T细胞，从而提高治疗效果。AI在抗癌领域的应用无疑为创新药物和治疗方法的研发带来了巨大的潜力。它不仅增强了对癌症生物学的理解和诊断的准确性 ，还在个性化医疗和治疗反应预测方面展现了其独特的价值 。尽管AI的介入提供了强大的工具，但在实现其在临床实践中的广泛应用之前，仍需克服包括数据隐私、算法透明度、以及跨学科合作等一系列挑战 。AI与细胞治疗的结合尤其令人兴奋 ，它提供了全新的视角和先进的技术手段 。随着技术的不断进步 ，有望将这一结合转化为医生在抗癌斗争中的有力工具，共同推动癌症治疗向更加精准、高效和人性化的方向发展。
[1]Wang, X., Zhao, J., Marostica, E. et al. A pathology foundation model for cancer diagnosis and prognosis prediction. Nature (2024). https://doi.org/10.1038/s41586-024-07894-z[2]Liu T, Jin D, Le SB, et al. Machine Learning-Directed Conversion of Glioblastoma Cells to
