AI将为癌症诊疗带来哪些变化？来看看AACR年会上的最新研究成果

美国癌症研究协会（AACR）是世界上历史最悠久和规模最大的癌症研究协会之一。它于1907年成立，会员超过3万名。AACR的年会也是世界上规模最大的癌症研究会议之一，今年的AACR年会于3月29日至4月3日在美国亚特兰大举行。

在AACR年会中，你也能看到AI的身影：多家AI医疗科技公司都在会议上展示了其在癌症诊疗方面的最新进展。今天，我们为你精心挑选了AACR年会中的AI+癌症研究。

Lunit是一家关注于医疗图像分析和图像生物标记物的AI初创企业，其总部位于韩国首尔。在此次AACR年会上，Lunit发表了两篇病理学论文摘要，阐述了AI通过组织学染色图像预测乳腺癌预后的方法。

Lunit旗下的AI平台可通过H&E染色组织学图像来鉴别乳腺癌组织并确定其规模，这将有助于乳腺癌患者了解自己的风险等级，并获得更准确的预后评估。根据Lunit对乳腺癌患者的分级情况，高风险组别患者的死亡率是低风险组别患者的五倍。不同风险组别患者对辅助化疗的反应也会有很大的差别，从而影响到其生存率。

这个AI平台的的名字是Lunit SCOPE，其应用了深度学习算法，擅长于H&E染色图像分析，是Lunit在AI+癌症组织研究中的核心技术。H&E染色是苏木精-伊红染色的简写，是组织学中最常用的染色方法之一。

Lunit首席执行官Brandon Suh先生表示：“被AACR接受的论文摘要表明了我们在相关癌症研究的第一阶段取得了成功，我们将会加快研究进程并发展AI分析癌症组织的技术。”

位于美国马萨诸塞州的BERG是一家使用AI技术驱动的生物科技医药企业。在AACR年会上，BERG带来了其恶性胶质瘤候选药物BPM 31510在临床前研究中展现出的新机制，以及对前列腺癌和胰腺癌新生物标志物的初步验证。

在研发BPM 31510的过程中，BERG利用了其独有的AI平台Interrogative Biology。这款候选药物迄今的成功也说明了此平台在抗癌药物研究中的潜力。

不仅如此，BERG的AI平台为多组学研究和提高诊断效能提供了帮助，结合与临床试验终点相关的深度分子特性，研究人员发现新癌症生物标记物的能力也将得到加强。发现新的生物标记物将有助于更早发现胰腺癌，并最终实现个性化治疗。这项针对前列腺癌和胰腺癌的项目名为“生存计划”（Project Survival），由BERG与哈佛/贝斯以色列女执事医疗中心合作进行。

早诊、个性化治疗，以及预后评估都是癌症预防和诊疗的重要环节，如果能在这几方面取得进步，癌症患者的治疗和生活状况也将有机会得到改善。我们也希望AI技术在癌症研究中，能发挥更突出的作用。