IT之家 11 月 9 日消息，中国是全世界受肿瘤困扰最严重的国家之一。以胃癌为例，我国每年新发胃癌病例就约占全球的 43.9%。早期有效防治对于降低肿瘤发生率至关重要，其核心挑战在于如何精准预警肿瘤发生风险并给予有效干预。
中医强调“未病先防、既病防变”，在肿瘤防治上具有整体观、治未病等特色理论与丰富的临床实践经验。随着生物医学研究进入人工智能时代，如何运用 AI 前沿技术，深入挖掘中医药在肿瘤防治上的特色理论与实践经验，形成中西医融合的肿瘤防治新范式？这既是中西医学面临的共性难题，也是人工智能与信息科学面临的重大挑战。
历经 20 余年研究，清华大学北京市中医药交叉研究所所长、欧洲科学与艺术院院士李梢团队创出基于 AI 的肿瘤中西医防治新方法 AI-TWM，实现了中医药防治肿瘤的守正创新，并在胃癌早期防治上取得了示范应用。
这一肿瘤防治方法学上的重要成果为肿瘤早期防治研究和传统医学研究提供了新的视角，并于 11 月 1 日发表在 AACR 权威期刊《癌症发现》上（IT之家附 DOI:10.1158/2159-8290.CD-24-0832），而且本文也是该杂志发表的首篇以中医药为主题的论文。
据李梢介绍，通过此方法，团队还建立“胃癌极早期中西医智能与精准防治体系”，采集并解析 50 余万例胃炎癌转化中西医临床数据，并通过解析多层次生物网络，发现胃癌风险预警相关中西医特征以及“胃癌极早期细胞”。目前，该体系已在我国多个胃癌高发区和 50 多家医院推广应用，助力国家慢性病综合防控示范区建设，使肿瘤“治未病”成为可能。
AI-TWM 即“AI-based integration of traditional and western medicine”，其核心在于利用基于生物网络的 AI 算法，系统解析肿瘤发生相关中西医多模态大数据中的诊疗规律，实现肿瘤发生风险的智能预警以及防治中药的精准发现。在肿瘤风险智能预警方面，AI-TWM 通过构建基于生物网络的多模态学习模型，系统发掘与肿瘤发生风险相关的中西医宏观模态特征，并通过解耦宏观模态特征与细胞、分子等微观模态特征之间的关联性与互补性，构建融合宏微观、中西医特征的肿瘤风险智能预警模型，实现肿瘤发生高风险人群的精准辨识；在肿瘤防治中药精准发现方面，AI-TWM 采用项目组自主研发的基于网络靶标理论的网络药理学分析方法，系统辨识表征肿瘤发生及干预机制的网络靶标，并通过定性定量分析中药多成分、多靶点、整体调节的复杂作用模式，从传统中药特别是药食同源中药中发掘能抑制肿瘤发生的药物，实现大规模、全局性的肿瘤防治中药的精准发现。文章认为，AI-TWM 为中医药和中西医融合防治肿瘤的创新发展提供了重要路径，也为 AI 时代肿瘤早期防治研究和全球传统医学研究提供了新视角与新思路。
这篇研究论文重点介绍了 AI-TWM 在胃癌防治上的示范性应用成果 —— 胃癌极早期中西医智能与精准防治体系。该体系的建立首先是对胃癌防治理念的一个重要突破，率先提出“胃癌极早期”这一表征癌变临界状态的全新分期。在此基础上，利用 AI-TWM 分析方法，系统采集与智能解析 50 余万例胃炎癌转化中西医临床数据、以及典型序贯病例的多组学数据，构建了胃炎癌转化表型-细胞-分子-药物等多层次生物网络。通过深入解析多层次生物网络，发现胃癌风险预警相关中西医特征以及表征胃癌癌变临界状态的“胃癌极早期细胞”，研制了胃癌发生的全新标志物，构建了融合宏观临床特征与微观生物特征的多模态智能模型，实现胃癌发生风险高精度预判和胃癌极早诊断；进而采用网络药理学全面预测和验证，发现靶向胃癌极早期网络的药食同源中药，经 RCT 临床试验验证能显著阻断胃炎癌转化，填补胃癌极早防治空白。目前，该体系已在中国多个胃癌高发区及其医院推广应用，取得显著的防治效果。文章同时也提出，“极早期”可能是包括消化道肿瘤在内的多种肿瘤发生的一个共性阶段，构建基于 AI-TWM 的极早期中西医防治体系将是肿瘤早期防治研究的重要方向，有望形成具有中国原创特色的肿瘤防治新模式，值得进一步深入，具有广阔前景。
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