阿斯利康已在人工智能領域的合作中投入了數億美元的資金，其目標不僅是加速開發(fā)藥物來治療已確診的癌癥，還包括開發(fā)能夠比現有方法更早發(fā)現癌癥的診斷技術。
1. 腫瘤學負責人談阿斯利康AI藥物開發(fā)三階段
過去幾年，阿斯利康已向一系列人工智能合作項目投入了超過10億美元的生物醫(yī)學資金（Biobucks）。在芝加哥ASCO 2025（美國臨床腫瘤學會年會）會議期間，阿斯利康美國肺癌腫瘤學負責人阿倫·克里希納（Arun Krishna）接受了采訪并分享了這些資金的用途。
他說："人工智能是一個非常廣泛的話題，我按生命周期來分解一下。"
據克里希納介紹，人工智能藥物開發(fā)分為三個階段。最受關注的階段是藥物發(fā)現階段，英矽智能（Insilico）和Generate:Biomedicines等公司已在此領域占據一席之地。在這個階段，相比在濕實驗室中需要數月或數年的過程，預測性人工智能有望更快地識別出潛在有用的分子?，F在，這個過程可以在30天或更短的時間內完成。
第二個階段是臨床試驗階段。我們能否使用現有的預測性人工智能來標記可能符合條件的患者？這不僅在于分析現有患者數據并選擇可能符合條件的患者（人類也能很好地完成這一點），而是預測哪些患者可能從新候選藥物中獲益最大。
例如，患者可能尚未出現直接符合參加臨床試驗條件的癥狀或生物標志物，但他們未來可能會出現這些癥狀或生物標志物，而人工智能可能很適合根據其檔案中的其他線索做出判斷。人工智能還可能識別出已經符合條件但尚未進行適當檢查的患者。
克里希納說："即使我們不知道某個具體的生物標志物，如果患者符合某種特征，你就應該檢測該相關生物標志物。人工智能可以為你填補這一空白。"
監(jiān)管機構、臨床試驗組織者和學術中心仍在積極討論這一領域?？死锵＜{預測，基于人工智能的臨床試驗患者招募可能在1-2年內成為藥物測試領域的一個活躍領域。
第三個階段最為不同尋常：人群篩查。據克里希納介紹，阿斯利康的下一步不僅是治療癌癥，還將涉足診斷領域。克里希納舉了一個例子：偶發(fā)性肺結節(jié)（IPN）在人群中經常會出現。大多數情況下，這些結節(jié)是良性的，不會引發(fā)任何問題，但在5%-6%的患者中，它們會癌變。
放射科醫(yī)生在閱讀CT掃描圖像時有可能漏診這些結節(jié)?？死锵＜{說，阿斯利康已將其預測性人工智能算法與人類放射科醫(yī)生進行了并列比較。人工智能能夠在放射科醫(yī)生認為沒有問題的病例中發(fā)現癌性結節(jié)。
需要明確的是，過去幾十年里，偶發(fā)性肺結節(jié)的檢測率有所上升，這主要是由于醫(yī)生開具的掃描檢查數量增加，而且絕大多數結節(jié)是良性的。但正如克里希納所說，阿斯利康希望在患者疾病的整個過程中都發(fā)揮作用。人工智能是其中的關鍵組成部分，即在人群癌癥篩查中。
2. 阿斯利康廣泛積極的AI合作
為了充分挖掘人工智能在各個方面的潛力，阿斯利康一直在招攬合作伙伴。今年4月，阿斯利康與Tempus AI和Pathos達成三方合作，投入2億美元用于數據許可，以構建多模態(tài)人工智能腫瘤學模型，這對建立數據基礎至關重要。
在此之前，阿斯利康還達成了其他幾項人工智能的合作。2023年12月，阿斯利康向人工智能開發(fā)公司Absci承諾提供高達2.47億美元的資金，目標是在某個未披露的腫瘤學領域尋找新靶點。
同樣在2023年底，阿斯利康向Verge Genomics預先支付了4200萬美元，并承諾在達到里程碑時支付8.4億美元，以利用這家生物技術公司的人工智能平臺在神經退行性和神經肌肉疾病領域尋找新靶點。阿斯利康還與BenevolentAI和人工智能免疫腫瘤學公司Immunai達成了多項合作。
在人群篩查方面，阿斯利康正在與馬里蘭大學癌癥醫(yī)院的格林鮑姆癌癥中心（Greenbaum Cancer Center）合作?？死锵＜{說："我們希望大規(guī)模推廣這一技術，并在18個月內完成5萬次CT掃描。"
結語
阿斯利康在人工智能領域的布局，展現出其對癌癥診療全鏈條革新的決心。通過多階段藥物開發(fā)與廣泛合作，它正以AI為引擎，加速突破傳統(tǒng)醫(yī)療局限，從早期篩查到精準治療全面發(fā)力，有望為癌癥診療模式帶來顛覆性變革，開啟智能醫(yī)療的全新篇章。
參考來源：
AstraZeneca Racks Up AI Partners, Seeking To Stop Cancer at All Stages, June 2, 2025, BioSpace
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