人工智能如何塑造精准肿瘤学的未来
作者：萨布丽娜·塞拉尼（Sabrina Serani），查迪·纳班（Chadi Nabhan），医学博士、工商管理硕士、美国医师学会会员
事实核查：佩奇·布里特（Paige Britt）
了解人工智能如何加速精准癌症治疗、简化临床试验并应对偏见和责任问题——肿瘤科医生现在需要了解的内容。
人工智能（AI）已经超越了科幻小说的范畴，进入了现代医学的日常词汇。对于Ryght.AI的首席医疗官兼战略主管、血液肿瘤学家查迪·纳班医学博士、工商管理硕士、美国医师学会会员来说，该技术融入肿瘤学不仅是不可避免的：而且正以惊人的速度发生。
纳班在接受《Targeted Oncology》采访时指出："我认为可以说我们每天都在谈论人工智能，如果不是每秒，至少也是每分钟。很明显，人工智能将成为我们广泛医疗方法以及癌症护理的组成部分，因为它是一种创新方法、创新技术。"
通过人工智能重新定义精准肿瘤学
精准肿瘤学代表了我们治疗恶性肿瘤方式的根本转变。该领域关注"识别一个基因、一个靶点、一个生物标志物，我们可以针对它开发药物，这有望为患者提供更大益处并减少毒性"，而不是传统化疗的广谱"地毯式轰炸"。
纳班解释说，这种方法旨在特异性攻击癌细胞，同时保护正常细胞。他目前的使命是弥合人工智能——这一通常被视为软件开发者领域的工具——与肿瘤科医生实际需求之间的差距。
"坦白说，我们并非真正的技术专家。我们不是软件开发者，所以我们对[AI]的了解足以在谈话中显得危险……但让我们设想一下，在[AI]时代，精准肿瘤学的方法会是什么样子，"他表示。
研发和临床环境中的实际应用
如今，人工智能正被应用于整个"精准肿瘤学生态系统"。对于制药和生物技术赞助商而言，该技术正在彻底改变研发（R&D）和靶点筛选。纳班引用的最重要突破之一是AlphaFold2，这是一个人工智能平台，使研究人员能够更好地理解蛋白质折叠。这对于针对特定靶点设计小分子至关重要。
纳班指出："发现或创建AlphaFold的科学家们获得了2024年诺贝尔化学奖"，他强调了该技术已验证的影响。在分子生物学之外，人工智能正在解决行政瓶颈。"如果你要花6个月时间来撰写知情同意书……你能用人工智能将其缩短到一周吗？在我看来，这仅仅是触及表面。"
在临床环境中，人工智能表现为"环境AI"和预测分析，包括电子记录员、预测患者并发症的预测分析工具以及沟通支持。纳班指出，后者对年轻医生尤其有帮助，可以帮助他们应对可能未曾遇到的困难对话，如临终讨论，使用大型语言模型来"打造最佳对话方式，传达信息"。
应对风险：偏见、责任和监管
尽管有创新，纳班坦率地谈到了挑战。"没有什么是永远完美的，"他指出，并确定了3个主要障碍：
- 偏见： 输出完全取决于训练数据。如果一个算法使用老年白人男性的数据进行训练，其对年轻黑人女性的适用性可能会受到影响。
- 责任： 关于AI幻觉的法律环境仍然模糊不清。如果医生使用AI做出导致不良结果的临床决策，谁应承担责任——是医生、AI开发者，还是两者？
- 监管： 谁应该监管这些工具尚未达成共识。纳班主张建立一个"公私合营"实体，以确保人工智能以"对患者友好"的方式使用。
临床试验的演变
对纳班来说，人工智能最有前景的应用之一是缩短临床试验的时间线。目前，临床试验可能需要10到15年时间，成本在10亿至30亿美元之间。
他问道："我们必须真正开始思考，人工智能如何帮助缩短这一时间？我对此非常热衷的原因在于这完全关乎时机……想象一下，如果我们能更快获得这些药物，将会有更多患者的生命得到挽救。"
一种解决方案是数字站点研究孪生模型，这是临床研究站点的人工智能模型。通过准确定义站点在质和量方面能做什么，赞助商可以选择最有可能快速招募患者的精确站点。目前大约有15,000项肿瘤学临床试验正在进行中——其中超过40%是精准肿瘤学试验——人工智能"前来救援"并更快地将药物推向市场的能力不仅仅是一个技术目标；它是一项临床必需。
参考文献
1. 2024年诺贝尔化学奖。诺贝尔奖官网。2024年10月9日。访问日期：2026年2月18日。
2. 人工智能站点孪生模型如何革新临床试验时间线。Ryght.AI。访问日期：2026年2月18日。
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