AI驱动个性化癌症治疗方案落地:DeepMind与英国NHS合作启动临床试验

【背景】

全球癌症负担持续加重,据WHO最新统计,2023年全球新发癌症病例达2000万例,传统‘一刀切’疗法在疗效与副作用控制方面面临瓶颈。精准肿瘤学亟需整合多模态数据(基因组、影像、病理、电子病历)以生成个体化治疗路径,但人工分析耗时长、跨学科协同难度大。近年来,大型语言模型与多模态AI在生物医学领域的突破为该难题提供了新解法——尤其在知识推理、变异解读与治疗建议生成方面展现出显著潜力。

【动态】

2024年6月,DeepMind宣布与英国国家医疗服务体系(NHS)及伦敦大学学院医院(UCLH)联合启动Phase II临床验证项目‘Project Oncosight’。该项目首次将定制化AI系统‘MediPath-LLM’嵌入真实诊疗流程:系统可实时解析患者全外显子测序报告、增强MRI影像分割结果及既往治疗响应记录,在平均92秒内生成含靶向药推荐、免疫治疗适配性评分、临床试验匹配度及毒副作用预测的结构化报告。截至7月底,该系统已在UCLH肿瘤科服务137例晚期非小细胞肺癌与结直肠癌患者,医生采纳率达76.3%,较基线方案优化率提升41%。

【影响】

该项目显著缩短了从基因检测到治疗决策的周期——由平均14天压缩至3.2天,减少患者等待焦虑与病情进展风险。更关键的是,AI辅助识别出19例被人工初筛遗漏的罕见ALK融合亚型,其中12例经后续验证后成功接受布加替尼治疗,中位无进展生存期延长5.8个月。NHS初步测算显示,若全系统推广,每年可节约专科医生约2.3万小时重复性分析工时,并降低因误配方案导致的二级化疗失败率约17%。伦理审查委员会确认其符合UK AI Assurance Framework,所有决策链路支持可追溯、可解释审计。

【展望】

研究团队透露,MediPath-LLM将于2024年Q4接入欧洲EMA批准的首个AI驱动肿瘤知识图谱‘OncoGraph v2.1’,强化对新兴ADC药物与双特异性抗体的机制级响应预测。下一步将拓展至乳腺癌与前列腺癌队列,并探索与手术导航机器人、放疗剂量规划系统的闭环联动。值得注意的是,欧盟《人工智能法案》附录III已将‘高精度肿瘤治疗辅助系统’列为高风险AI,DeepMind正协同英国MHRA推进CE认证路径。专家普遍认为,此类‘医生-AI协同决策’范式正加速从试点走向标准诊疗路径,或成为2025年全球肿瘤中心数字化升级的核心基础设施。