Influenza mucosal vaccine(Nanobio Corporation)

点击蓝字 关注我们 引用本文：李卓苒，赵杰，王志杰．人工智能在肿瘤标志物研究领域中的应用[J/CD]．肿瘤综合治疗电子杂志，2025，11（1）：26-35． 通信作者：王志杰 E-mail ：jie_969@163.com 【摘要】 近年来，人工智能（artificial intelligence，AI）技术飞速发展，在肿瘤领域得到广泛应用，且AI技术在肿瘤的诊断、疗效预测、预后分析等多方面均展现出可观的性能。本文主要从数字病理学、放射组学、基因组学、蛋白质组学等多种组学数据出发，论述如机器学习、深度学习等AI算法在肿瘤标志物方面的研究进展，并归纳AI技术在临床应用中的优势和局限性。 【关键词】 人工智能；肿瘤标志物；数字病理学；放射组学 1 人工智能概述 人工智能（artificial intelligence，AI）可被理解为智能主体的研究与设计，即研究如何使计算机具备模仿人类、进行自主性学习、理解、创造、解决问题以及做出决定判断等能力的科学技术方法。计算机辅助诊断（computer-aided diagnosis，CAD）的应用可追溯至20世纪50年代，通过数学模型与临床医学结合，利用计算机储存信息及分析的能力对肿瘤等疾病进行诊断[1-3]。AI技术目前在肿瘤学方面的应用主要包括机器学习（machine learning，ML）、深度学习（deep learning，DL）、强化学习等技术，其中DL和强化学习属于ML的范畴[2]。ML可自动识别临床变量、特点并完成分析，从而协助诊断和治疗[2]。DL技术将神经网络作为其基础算法，通过自动且持续的学习过程调整参数、优化模型，从而获得最佳输出结果[2]。传统的ML仍需要人工注释定义组织特征，而DL能基于原始数据自动学习，通过连续层次的识别获得最终输出结果[4]。基于DL的AI方法已逐渐应用于医学成像领域，相较于传统ML，DL在大数据的支持下对研究特征有更强大的提取能力。强化学习被广泛应用于肿瘤的定位、分割、分类中[5]。DL模型与强化学习算法相结合，形成了Deep Q-learning和Deep Q-networks等算法，在肿瘤精准定位、个体化治疗等方面取得了显著的进展[6]。基于训练方式分类，ML可分为监督学习、无监督学习和半监督学习3种主要类型。监督学习包括使用标记好的数据训练模型，无监督学习、不涉及数据标记，而半监督学习则结合已标记及未标记数据进行分析。标记过程由人工完成，虽然相对耗时，但可提高模型效能[7]。值得注意的是，AI以其非侵入性操作模式，对肿瘤标志物的持续监测，以及对结果的精准判读等优势为临床生物标志物的探寻、监测及应用带来了新的机遇[8-9]。 2 人工智能在肿瘤生物标志物中的应用 2.1  AI在病理学中的应用 全载玻片图像（whole slide image，WSI）能提供高分辨率图像及像素化信息，实现对信息的定量分析，为AI在肿瘤病理学中的应用奠定基础[10]。AI技术在病理学中的应用能检测受体表达、探寻遗传学和表观遗传学变化（如基因易位、甲基化等），为理解肿瘤生物学提供了关键信息。DL算法在病理图像处理中应用广泛，可用于肿瘤检测[11-12]、分类诊断[13]、病理分型及基因突变预测[14]、肿瘤标志物水平检测[15]、预后预测[16-17]等。另外，AI有助于辅助新肿瘤标志物的挖掘，已有研究利用可解释性DL网络框架（PathFinder）辅助潜在生物标志物的定位和辨识[18]。 2.1.1 病理学AI与免疫治疗疗效预测标志物 免疫治疗相关生物标志物主要包括程序性死亡受体配体1（programmed death-ligand 1，PD-L1）、肿瘤突变负荷（tumor mutation burden，TMB）、微卫星不稳定性、DNA错配修复、循环肿瘤DNA（circulating tumor DNA，ctDNA）、T细胞炎性基因表达谱、肿瘤浸润淋巴细胞（tumor infiltrating lymphocytes，TILs）等，检测标本包括组织、细胞或血液[19-21]。常见免疫治疗药物包括免疫检查点抑制剂、嵌合抗原受体T细胞和肿瘤疫苗等。 大量研究发现，通过数字化图像分析技术，能识别免疫组织化学图像等病理学特征，从而判断PD-L1表达水平，结果与病理学家人工识别结果具有高度相似性，一致率可达80%～90%[22-24]。Kapil等[25]基于DL模型，减少了对人工注释的依赖，通过半监督生成学习模式在非小细胞肺癌（non-small cell lung cancer，NSCLC）样本中自动评估PD-L1表达，结果与人工评分高度相符，lin一致系数达0.94。基于自动化ML Optra图像分析，Taylor等[26]在NSCLC细胞中建立了自动评估PD-L1免疫组织化学染色的方法，相比传统病理学家阅片，lin一致系数达0.70～0.80。Wu等[27]通过DL模型自动评估NSCLC中PD-L1肿瘤比例分数，其结果的准确度与特异度分别高达93.2%和96.4%，与病理学家计算结果具有高度一致性（R＝0.94～0.95）。Humphries等[28]通过数字化图像分析发现高PD-L1表达与三阴性乳腺癌预后有关，基于PD-L1表达对患者进行分层可预测患者预后。Koelzer等[29]在皮肤黑色素瘤中，通过ML算法排除炎症浸润混杂信号，发现PD-L1阳性率与CD8+T淋巴细胞浸润相关，评估结果具有高度重复性，可用于患者分层。研究证实，数字病理学（digital pathology，DP）的应用有助于提高PD-L1定量评分的精准性和可重复性。基于WSI信息的AI技术在自动评估PD-L1精准评分中具有极大的应用潜力，且不同抗体信息间的迁移学习为多抗体条件下AI模型构建提供了可能性。 在其他免疫微环境相关肿瘤标志物中，AI同样取得了一定的进展。大鼠叉头框蛋白P3（forkhead box protein P3，FOXP3）是肿瘤微环境中的重要成分，能调控调节性T淋巴细胞的生长和分化。Jiang等[30]在Ⅰ～Ⅲ期小细胞肺癌患者中基于XGBoost算法，构建了基于FOXP3、TILs PD-L1、CD8的免疫风险评分，曲线下面积（area under the curve，AUC）达0.715，提示该评分模型对小细胞肺癌患者的复发及生存具有预测作用。Bang等[31]在晚期接受程序性死亡受体1（programmed death-1，PD-1）抑制剂治疗的胆道癌患者中，基于苏木素-伊红（hematoxylin-eosin，HE）染色的WSI信息，通过AI辅助的免疫表型分析对TILs进行分类，发现炎症型患者预后较好。 总体来说，基于生物标志物预测免疫治疗疗效的AI技术近年来蓬勃发展，从最初依赖于人工注释，到逐步提升模型的自主学习能力，AI算法在病理图像的识别方面取得了极大的进步。但在实现免疫疗效精准预测方面，仍需要更为深入的挖掘，且更新的预测性生物标志物亟待探索，从而进一步推动个体化免疫治疗，改善患者预后。 2.1.2 病理学AI与靶向治疗疗效预测标志物 目前，活检仍是检测基因突变的“金标准”，但侵入性活检仍存在假阴性结果的风险，且重复活检可能增加局部转移的风险，在临床应用中亟须无创且准确的基因突变检测和靶向疗效预测方法，从而改善患者治疗体验及预后。AI在病理学中的应用能进一步提升信息利用度，在明确诊断、预测预后方面具有极大的应用价值。 基于WSI的多项研究证实了AI通过组织病理学信息分析推测基因突变的潜力。Yang等[32]基于卷积神经网络（convolutional neural network，CNN）的DeepLRHE框架，利用癌症基因图谱（the cancer genome atlas，TCGA）的WSI数据，实现对TP53、EGFR、DNMT3A、PBRM1和STK11等基因突变的预测，其中TP53的预测效果最好，AUC达0.87。另一项研究基于DL算法（DeepIMLH），通过深度卷积高斯混合模型、CNN和残差网络等方法，利用HE染色图片识别突变基因，如MET、FGFR1、FGFR2、HRAS、AKT1等，获得了较好的预测效果[33]。Coudray等[14]在肺腺癌中利用深度卷积神经网络（inception v3）基于WSI预测STK11、EGFR、FAT1、SETBP1、KRAS和TP53这6个基因状态，AUC为0.733～0.856。Chen等[34]通过DL系统提取WSI信息，预测免疫组织化学表型及EGFR、KRAS突变状态，AUC为0.525～0.917。另外也可预测CK7、TTF-1、Napsin A、CK5/6、P63、P40、CD56、突触素和CGA等9种亚型特异性生物标志物的免疫组织化学状态，总体诊断准确率为0.887～0.925。EL Nahhas等[35]建立了基于自监督注意力机制的弱监督回归方法，在9种肿瘤组织中预测生物标志物状态，如同源重组修复缺陷（homologous recombination deficiency，HRD）评分及一些在肿瘤微环境中发挥关键作用的生物标志物。结果提示，该方法可明显提高对多种常见肿瘤标志物（如HRD）的预测能力，为数字病理学中生物标志物的连续预测分析提供了新的可能。Sadhwani等[36]利用DL模型基于肺腺癌HE染色WSI预测TMB状态，在外部验证集中AUC达0.78～0.98，相比仅应用临床数据模型的TMB预测效果更好。 基于人表皮生长因子受体2（human epidermal growth factor receptor-2，HER-2）靶点的药物方兴未艾，DL能利用病理信息识别HER-2及HRD状态，从而指导治疗。在抗HER-2治疗耐药性方面，Chen等[37]在胃癌患者中利用DL方法构建多模数据库模型，结合放射组学、病理学、临床特征等信息，对抗HER-2治疗（AUC为0.821）、抗HER-2联合免疫治疗（AUC为0.914）疗效及患者预后进行精准预测。HER-2检测在乳腺癌的靶向治疗中发挥关键作用，有研究基于DL方法对乳腺癌中HER-2分子表达进行评分从而指导靶向治疗，结果与病理学专家审核结果一致性达83%[38]。在卵巢癌诊治中，HRD的识别同样对个体化治疗具有重要意义。Frenel等[39]通过深度神经网络方法，基于WSI信息，预测卵巢癌患者的HRD状态，基于TCGA的外部验证集AUC为0.67。 2.1.3 病理学AI与预后标志物 Ki-67是乳腺癌筛查和分级中的重要生物标志物之一。由于病理染色中细胞核形态、颜色和强度存在差异，人工主观评分耗时且结果波动较大。为此，多种ML算法已应用于Ki-67的评估，Saha等[40]在乳腺癌研究中基于DL构建Gamma混合模型，精确度达93%。为进一步克服Ki-67非特异性分布，有研究在胰腺神经内分泌瘤中通过构建DL模型自动识别肿瘤相关Ki-67染色，模型对肿瘤预后预测的敏感度和特异度分别高达97.8%和88.8%[41]。 2.2  基于放射组学的AI 放射组学通过从医学图像中自动提取高通量定量特征，并通过ML算法选取最佳影像学特征，依据其与生物标志物表达水平相关性建立预测模型[42]。利用AI技术基于放射组学信息对生物标志物的分析相较于传统检测方法，具有非侵入性、可体现肿瘤内分子表达时空异质性等特点，在临床应用中具有极大的潜力。 2.2.1 放射组学AI与免疫疗效预测标志物 目前，PD-L1检测主要依赖于免疫组织化学染色，但该方法为侵入性检查，且对PD-L1在肿瘤组织中分布的时空异质性反应不足[43]。随着AI技术的发展，非侵入性医学成像技术在一定程度上有助于实现对PD-L1状态的动态监测[44-45]。 有研究发现，特定的影像学特征，如纹理、形状、强度及空间分布特征等信息，与PD-L1等免疫标志物表达密切相关[46]。基于放射组学的信息提取最常用计算机断层扫描（computed tomography，CT）影像信息，正电子发射体层摄影/CT（positron emission tomography/CT，PET/CT）作为肿瘤常见检测手段也可作为DL的载体从而对疗效及预后进行预测。在NSCLC中基于CT放射组学构建模型，预测PD-L1表达的AUC超过0.75[47-49]。Jiang等[50]通过人工选取肿瘤区域并提取特征，基于ML构建预测模型，在外部队列中对PD-L1预测的AUC达0.85。另一项研究也通过从NSCLC患者中提取CT图像中的放射性特征，提出PD-1/CD8比值是肿瘤微环境特征中对患者预后最佳预测因子[51]。而基于PET/CT影像学信息，Monaco等[52]通过ML算法预测PD-L1表达水平敏感度和特异度分别为81%和82%，但依据PD-L1＞1%标准对患者进行分类时模型表现并不令人满意。Mu等[53]基于PET/CT信息，通过DL构建SResCNN模型预测PD-L1表达状态及患者预后，PD-L1阳性预测AUC ≥0.82。 有研究通过三维密集连接卷积网络方法，在接受免疫检查点抑制剂治疗的患者CT影像数据中预估靶肿瘤区域，从而区分患者TMB高、低分组， 测试集AUC达0.81。通过建立TMB放射性生物标志物（TMB radiomic biomarker，TMBRB），研究者据此将患者分为高风险组和低风险组，两组患者总生存（overall survival，OS）率（HR＝0.54，95%CI为0.31～0.95，P＝0.030）和无进展生存率（HR＝1.78，95%CI为1.07～2.95，P＝0.023）存在显著差异，可辅助临床对免疫检查点抑制剂适用患者的筛选[54]。联合肿瘤免疫微环境、临床病理学及影像学特征，研究者构建的多参数预后模型（AUC为0.83～0.91）在NSCLC预后风险评估方面表现优于pTNM分期（AUC为0.66）[55]。Vaidya等[47]利用随机森林分类，在NSCLC患者CT信息中选取与免疫治疗后超进展最相关的组织纹理及脉管特征，对超进展预测的AUC为0.85～0.96。以上研究结果表明，基于放射组学及AI的应用，可进一步推动免疫相关标志物的检测及分析，对未来更精准化的治疗提供理论基础。 2.2.2 放射组学AI与靶向治疗疗效预测标志物 在EGFR基因检测方面，有研究显示，CT图像特征如肿块大小、形状、边缘、肺部磨玻璃影（ground-glass opacity，GGO）、胸膜凹陷、空气支气管征、血管集束征等与EGFR突变有关[56-57]。多项研究证实，依据影像学信息可预测EGFR突变状态并预测EGFR酪氨酸激酶抑制剂（tyrosine kinase inhibitor，TKI）疗效，且基于增强CT的放射组学研究结果优于普通CT[58]。 基于CT的放射组学可以自动提取和分析影像学特征，从而使EGFR突变预测的敏感度和特异度最大化。研究者在NSCLC患者中提取肺腺癌患者术前CT影像学特征，结合临床风险因素构建列线图，验证队列AUC达0.74，提示CT影像学特征的提取和分析可以作为预测EGFR突变的非侵入性手段，且可提示对TKI的疗效和预后[57]。Cheng等[59]通过梯度提升决策树技术在存在GGO的肺腺癌患者中，提取了1476个放射组学特征，最终构建了包含102个特征的模型预测EGFR突变，外部验证集AUC达0.803。临床特征的加入并未提高放射组学模型在预测结果方面的优势。在存在不可切除GGO肺腺癌患者中证实该模型进一步提高了患者EGFR-TKI治疗的效能，反应率提升至53.8%[59]。 在肺癌患者中，研究者基于肺部CT构建了全自动人工智能系统（fully automated artificial intelligence system，FAIS），用于预测EGFR基因突变亚型及EGFR-TKI疗效，在多组队列中AUC达0.748～0.813[60]。基于全肺CT影像分析，FAIS发现了29个预后相关DL特征，从而实现对TKI高耐药风险EGFR突变的识别。FAIS的表现优于基于肿瘤组织的DL方法，提示影像学特征可作为基因突变类型和预后信息的获得途径之一。FAIS联合临床因素构建FAIS-C模型，发现模型预测的EGFR野生型患者中位无复发生存时间短于突变组患者（8.4个月∶12.3个月），FAIS-C模型的表现优于FAIS[60]。Wang等[61]构建了多任务AI系统，包含DL模块及放射组学模块，结合临床特征，在区分EGFR突变亚型（AUC为0.928）、明确PD-L1状态（AUC为0.905）方面表现出令人满意的结果。继发性EGFR突变是患者应用一代和二代EGFR-TKI治疗后产生获得性耐药的重要原因之一。在NSCLC患者中，EGFR Thr790Met突变与患者耐药密切相关[21]。Rossi等[62]通过建立ML模型，从CT图像中提取到17个与EGFR T790M突变相关的放射组学特征，验证集中对EGFR突变预测准确率高于76.6%。 基于磁共振成像（magnetic resonance imaging，MRI）的放射组学同样具有预测EGFR-TKI疗效的潜力，尤其是在伴有EGFR突变的脑转移NSCLC患者中。Wang等[63]研究证实，基于MRI放射学模型可以预测肺腺癌患者的EGFR状态，且多序列模型（AUC为0.838）表现优于单序列模型（AUC为0.655～0.805）。另一项研究同样证实在肺腺癌脑转移患者中，基于MRI影像学信息可辨别EGFR突变，其中T2-FLAIR序列表现最优（AUC为0.987）[64]。PET/CT在肺癌复发预测和生物标志物识别方面具有潜在价值[65]。EGFR信号通路在肺腺癌细胞中参与有氧糖酵解，提示18F-氟代脱氧葡萄糖（18F-fluor-odeoxyglucose，18F-FDG）成像信息可反映EGFR基因状态[66]。在NSCLC患者中基于18F-FDG PET/CT纹理特征的ML模型检测EGFR突变，该模型可区分EGFR exon 19与exon 21突变亚型，AUC达0.86[67]。 2007年研究发现了EML4-ALK融合基因在肺部的致癌作用，ALK-TKI在ALK融合基因的NSCLC患者中能改善预后[68]。ALK基因重排的精准识别有助于指导治疗及评估远期获益。Song等[69]基于DL模型，结合CT图像信息及临床病理数据预测NSCLC患者中ALK基因突变融合状态，验证集中AUC达0.775。基于CT信息和临床病理学特征的模型在预测ALK基因突变方面效果更佳，验证集中AUC达0.848，模型预测为ALK阳性的患者接受靶向治疗后预后更好。在肺癌脑转移患者中，Chen等[70]基于脑部MRI图像，利用随机森林分类器算法，通过影像学和临床信息共同构建模型，预测EGFR、ALK、KRAS突变状态，AUC为0.912～0.985。Chang等[71]基于PET/CT影像学特点和临床特征，通过ML方法预测ALK突变状态，测试集AUC达0.88，临床特征的加入并未明显改善模型的效能。ALK具有多种融合基因突变类型，且继发性突变可能是导致TKI耐药的原因之一，目前基于放射组学及AI方法在ALK融合突变亚型的识别方面的研究仍有较大挖掘空间。 其他肺癌中常见的突变基因包括KRAS等，可能是潜在的抗肿瘤靶点。Rios Velazquez等[72]利用AI技术，通过筛选放射组学特征，成功区分EGFR突变病例（AUC＝0.69），结合临床特征可进一步提高预测准确性（AUC＝0.75），在判别EGFR和KARS突变阳性的肿瘤中表现良好（AUC＝0.80）。另外，Zhuang等[73]利用ML对胶质瘤患者MRI信息进行特征识别，并构建模型。通过建立放射肿瘤学和放射集富集分析2个新方法后发现，基于MRI影像的区域体积及纹理特征异质性特点，可构建DNA甲基化图谱，从而有助于临床分子诊断和肿瘤治疗。 以上研究证明，AI应用于放射组学在肿瘤标志物的持续性检测中具有极高的临床应用潜力，但目前研究多局限于回顾性研究且样本量相对有限，更大的标准化数据支持下的相关研究仍有待开展。 2.3  基于多组学、多模式的AI应用 2.3.1 AI在蛋白质组学中的应用 蛋白质组学已成为识别肿瘤生物标志物、预测疗效的关键技术之一。蛋白质组学最早由澳大利亚科学家Marc Wilkins在1994年提出，旨在全面解析基因组编码蛋白，揭示其生物学功能[74]。目前，蛋白质组学的研究方向聚焦于对蛋白质的系统性和大规模分析，其中质谱分析技术是核心研究手段[75]。Muller等[76]利用ML技术开发了血清蛋白分类工具，通过质谱法检测蛋白质组学信息，并结合临床数据，在接受纳武利尤单抗治疗的NSCLC人群中，将患者分为对免疫治疗反应良好（敏感）、中等、不良（耐药）三组。研究结果表明，与接受纳武利尤单抗治疗的不敏感患者相比，敏感患者的OS时间明显更长（HR＝0.58，P＝0.009）。另一项研究基于AI技术，以差异蛋白糖基化作为生物标志物，从而实现对患者预后的预测[77]。相比基因组和转录组学，蛋白质组学在揭示肿瘤微环境中分子间复杂交互关系方面，具有更直接和更精确的优势。 2.3.2 AI在液体活检中的应用 液体活检通过检测体液中游离DNA，从而揭示患者的基因状态和TMB水平。该技术较传统检测更方便，能更全面地反映肿瘤时空异质性特点。然而，血液中游离DNA浓度较低等因素增加了检测难度[78-80]。小细胞外囊泡（small extracellular vesicles，sEVs）携带来源细胞的分子信息，是肿瘤诊断的理想生物标志物。Li等[81]通过ML算法开发了一种双标记检测方法，分析血清sEVs中EGFR和CXCR4分子表达水平，在NSCLC患者中发挥指导诊断、评估疗效、预测复发的作用，基于这2种分子标记的ML模型在验证集中的诊断准确率达91.7%。Liang等[82]通过建立ML模型，能在ctDNA丰度较低时识别甲基化状态，在肺癌患者中检测到52%～81%的患者处于ⅠA～Ⅲ期，特异度达96%，提示ML辅助深度甲基化测序技术在癌症筛查和治疗评估方面展现出显著优势。有研究者通过AI辅助的表面增强拉曼光谱（intelligence-assisted surface-enhanced raman spectroscopy，SERS）方法，通过CNN模型非标签性刻画血浆外泌体（exosomes）特征图谱，实现对早期肺癌的精准诊断，该方法对原位腺癌识别的敏感度、特异度分别为83.3%、83.3%，AUC达0.84[83]。 2.3.3 AI在转录组学中的应用 SELECT是一种精准肿瘤学框架，利用转录组信息通过基因相互作用预测疗效。SELECT已在10种不同肿瘤类型中的35项靶向和免疫临床试验中被检验，其中在80%的临床试验和多臂WINTHER试验中SELECT均可预测患者药物有效性[84]。已有研究利用RNAseq数据通过神经网络检测MET基因14号外显子跳跃性突变，其检出率＞94%[85]。 2.3.4 AI在肿瘤多模态数据集中的应用 多组学研究整合多层面信息，如基因组学、转录组学、放射组学、蛋白质组学、表观组学等，能更全面地展示肿瘤特性[86]。Huang等[87]应用QSMART模型和神经网络架构，整合多组学数据，预测肿瘤细胞系中药物敏感性。在应用PD-1/PD-L1抑制剂治疗的NSCLC患者中，研究利用ML结合RNA、DNA信息及免疫组织化学检测数据构建模型，基于治疗前后数据变化，预测免疫检查点抑制剂治疗的敏感度[88]。 基于AI的多模型整合有助于进一步提高模型预测性能。Qin等[89]通过人工神经网络模型整合临床、病理学、影像学信息预测EGFR突变状态， 预测结果较好。Chen等[90]通过ML模型提取组织病理学图像特征，并与影像学特征、转录组学和蛋白质组学相结合，在肺腺癌患者中成功预测患者ALK（AUC为0.879）、BRAF（AUC为0.847）、EGFR（AUC为0.855）、ROS1（AUC为0.848）等基因突变情况，并成功预测患者预后。现有研究结果提示放射组学、病理学、临床特征等多层面数据的整合分析在临床预测方面具有研究潜力，但多模型数据是否优于单模型数据，如何克服数据稳定性及标准化等问题仍有待更深入的研究。 3 人工智能临床应用存在的问题 AI在临床的广泛应用仍面临许多挑战和瓶颈：①增强对抗噪声数据的鲁棒性、提升输入数据的稳定性仍是AI在实际应用中亟待解决的关键性问题。目前，由于缺乏权威且统一的肿瘤病理图像、影像学图像数据库，医疗资源不均导致检测方法和程序一致性较低等因素，AI需具备对跨地域、多源数据库高效集成与统一识别的能力，以应对多样化数据形式与复杂背景下的精准分析需求，这对AI的临床应用提出了更高的要求。标准化过程规范、预测结果稳定性及可重复性是AI临床应用的基石。②AI 系统在处理复杂的病理学、影像学数据时，尽管展现了初步潜力，但其敏感度和特异度仍需进一步优化。如何寻找特异度和敏感度间的理想平衡点，仍是当前研究的核心挑战之一。③目前大多数AI研究类型为回顾性研究，数据样本相对较小，无偏倚模型难以建立。综合考虑临床信息数字化成本较高等因素，均是AI应用受限的原因之一。④可解释性问题仍是制约AI在临床应用中广泛推广的关键障碍。尽管已有多项研究表明，AI诊断及预测的精度与经验丰富的医生相当，但由于其决策过程缺乏透明性和可解释性，“黑匣子”属性降低了其临床应用的可信度[5,91]。 4 总结与展望 传统病理学检测为侵入性检查，耗时较长，对组织量要求较高，结果一定程度受到医生主观因素的影响。同时，传统病理学染色难以有效揭示肿瘤免疫微环境的复杂性，如细胞间的相互作用、免疫标志物共定位等，尤其在多重染色分析中，往往难以快速识别及整合不同生物标志物信息。AI相比传统人工检测技术，在肿瘤生物标志物的检测、疗效评价、预后预测等方面具有明确优势，能捕捉肉眼无法解析的深层特征，可高质量复现复杂任务，同时，可整合多模态数据构建综合评估模型，从而更全面地解析病情。例如，基于放射组学的AI技术通过非侵入性方式，实现对肿瘤表型的持续性监测，在体现分子表达时空异质性方面具有极大的优势。然而，AI在临床中的应用仍面临较多问题，更多前瞻性研究的探索仍有待开展，更为完善的多中心大型公共数据库仍有待建立，如何把控参数稳定性，平衡数据精确度及特异度及平衡传统检测方法与AI预测的关系等问题仍有待解决。未来，AI将进一步拓展应用的广度及深度，向标准化、规范化应用迈进，以更好地提升临床AI辅助诊断及预测的可靠性及实用性。 参考文献 向上滑动查看 [1] HUANG S, YANG J, SHEN N, et al. 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中国人工智能学会（CAAI）最新公布了2024年度CAAI激励计划入选项目，南开大学人工智能学院讲师杨桐、2020级博士生李威的论文入选2024年度CAAI博士学位论文激励计划名单，人工智能学院讲师黎建宇的论文入选2024年度CAAI博士学位论文激励计划提名名单。 杨桐：以欠驱动系统助力工业智能化改造 杨桐分别于2017年和2022年在南开大学获工科学士学位和博士学位，2022年7月留校担任讲师。杨桐以第一作者身份发表/录用SCI/EI论文近30篇，其中22篇为IEEE Trans.与IEEE/CAA JAS，科学出版社出版专著1部（排名2），授权/受理专利6件及软著1项，现已入选中国科协青年人才托举工程、斯坦福大学全球前2%顶尖科学家榜单。 杨桐的论文《复杂约束下不确定欠驱动系统的分析、控制及应用》由人工智能学院教授孙宁指导，论文针对“以少控多”的欠驱动系统，提出了一系列“以少胜多”的智能控制方法，可应用于多种欠驱动系统，解决核心控制难题。 论文成果发表于中科院一区期刊IEEE TCYB、IEEE TSMCS、IEEE TII、IEEE TNNLS及IEEE/ASME TMECH。相关研究不仅为欠驱动系统的理论发展提供了新的思路和方法，还有望在相关领域得到广泛应用，如航空航天模拟系统与智能起重机改造。 李威：以组学数据分析助力生物医学研究 李威师从人工智能学院教授张瀚，分别于2018年和2024年在南开大学获工科学士学位和博士学位。曾入选腾讯犀牛鸟精英人才计划，获得陈省身学术新人奖学金（高水平科研论文奖励计划——唯一特等奖）、国家奖学金、南开大学五四青年奖章提名奖、南开大学优秀毕业生等。 李威的论文《基于深度学习的复杂组学数据表征学习方法研究》入选2024年度CAAI博士学位论文激励计划名单，聚焦于复杂组学数据的表征学习，提出了适用于多种数据类型和场景的深度学习算法，构建了一个多层次、多维度的组学数据分析框架，使得研究者能够在种类繁多的生物组学数据中，精准提取特征，有效应对复杂多样的数据类型和多变的应用场景。 单细胞蛋白组学数据的处理模型 博士在读期间，李威以第一作者身份在Nature Methods、Briefings in Bioinformatics、IEEE BIBM等权威期刊与生物信息旗舰会议上发表6篇论文，为复杂生物数据的分析与处理提供了全新的视角，并在生物医学领域展现了重要的实际应用价值，进一步推动了AI for Science 的发展。 黎建宇：以进化计算改进服务智慧城市 黎建宇现已入职南开大学人工智能学院，是天津市顶尖科学家工作室核心成员，天津市中国-新西兰计算智能联合研究中心核心成员，中国图学学会专委会秘书，南开人工智能学科振兴计划入选者。黎建宇主要从事人工智能、进化计算、群体智能和大模型的研究，已在国际期刊和国际会议共发表（录用）论文30余篇，其中IEEE Transactions系列的计算机领域顶尖国际期刊论文18篇。近五年谷歌学术引用超过1500次，H-index为19。 黎建宇的论文《多层次多尺度知识辅助的进化计算及其应用研究》由詹志辉教授（IEEE Fellow）指导，入选2024年度CAAI博士学位论文激励计划提名名单。他针对现有进化计算的计算效率瓶颈，提出了多层次多尺度知识辅助的进化计算新方法。通过利用问题、模型和算法三个层次的多种尺度知识进行辅助，从而提高算法的全局搜索、并行计算和多解求解能力，实现算法对大规模、多目标等复杂问题的“优解”、“快解”和“多解”，并在智慧城市的交通优化、物流优化等实际问题中进行应用。 相关成果发表论文20余篇，包括IEEE Transactions期刊论文16篇、CAAI-A类期刊论文12篇，ESI高被引论文2篇、《计算机学报》等中文核心期刊论文3篇，获机器智能研究（Machine Intelligence Research）“最高被引论文奖（Most-Cited Paper Award）”、《智能系统学报》“优秀论文奖”等奖项，被包括加拿大皇家科学院院士、波兰科学院外籍院士、意大利IEEE SMC主席、欧洲科学院院士、新加坡科技研究局人工智能首席科学家、IEEE Fellow等国际知名学者进行引用，并得到“解决了昂贵和计算密集问题（solved the expensive and computation-intensive problems）”、“首创（for the first time）”、“更高效（more efficiently）”等高度评价。 种群演化元知识迁移示意图 中国人工智能学会（CAAI）成立于1981年，是经国家民政部正式注册的我国智能科学技术领域唯一的国家级学会，旨在贯彻落实创新驱动发展战略，服务科技强国建设，提高人才培养质量，推动人工智能领域的技术进步与创新。 为推动中国智能科学与技术领域的科技进步，鼓励创新性研究，促进青年人才成长，CAAI从2011年开始每年评选一次优秀博士学位论文。该奖项已成为计算机、信息处理、人工智能等领域的重要奖项。 经过三轮严格的评审，在本次CAAI正式发布的2024年度激励计划入选项目的名单中，全国共10篇博士学位论文入选，4篇论文获得提名，其中，南开大学师生占得3席。 交叉创新，实现跨越发展 “智”启新篇，“AI”在每次科研 为潜心研究的南开人点赞！ NANKAI UNIVERSITY  往期回顾： *南开专属年夜饭，安排！菜单是…… *新年将至，和贪吃小蛇来一场年俗大作战吧！ *瑞雪落南开，迎福启新岁！❄️❄️❄️ *距离除夕还有3天，是时候展示真正的实力了！ *包出片的！太好了，是新年拍照攻略→ 来源：南开大学融媒体中心 记者：曹泽怡  图片由受访者提供 编辑：王晶 李享  审核：吴军辉 刘喆萱