多癌种病理AI模型登Nature子刊：11671张切片驱动分子标志物精准预测

近期发表于《Nature Communications》的一项研究突破传统病理分类局限，开发出基于深度学习的多癌种分子标志物预测模型。该模型通过11671张全切片图像（WSI）训练，覆盖乳腺癌、胃癌、结直肠癌等9种高发癌种，首次实现从常规H&E染色切片直接预测关键分子特征。

技术核心：跨癌种通用架构设计

研究团队采用多任务学习框架，以Vision Transformer（ViT）为基础架构，通过注意力机制捕捉组织学特征与分子标志物的跨癌种关联。模型输入为高分辨率WSI（20倍放大），输出包括微卫星不稳定性（MSI）、激素受体状态等12类临床相关分子标志物。

关键创新点在于特征解耦模块，将癌种特异性特征与分子标志物关联特征分离。数学表达为：

$$ F_{total} = \alpha \cdot F_{cancer} + (1-\alpha) \cdot F_{molecular} $$

其中α为可学习参数，实现特征空间的自适应加权。

性能突破：超越传统检测方法

在跨中心验证中，模型对MSI的预测AUC达0.96（结直肠癌）、HRD状态AUC 0.93（卵巢癌），显著优于传统免疫组化检测。特别在胃癌HER2状态预测中，准确率提升17%，且无需额外FISH检测。

时空效率方面，单张WSI分析仅需90秒，较NGS测序缩短99%时间。成本降低至传统方法的1/50，为低资源地区提供可行性方案。

临床价值：重新定义病理诊断流程

该技术实现了三大变革：

1. 分子分型前移：在初诊阶段即可获得分子特征，缩短治疗决策周期
2. 样本节约：避免反复活检对珍贵样本的消耗
3. 动态监测：通过治疗前后切片对比追踪分子特征演化

研究团队已开源核心代码，并开发了集成到数字病理系统的插件模块。目前正在欧盟CE和FDA同步申报三类医疗器械认证，预计2025年进入临床使用。

行业影响：开启病理AI 2.0时代

这项研究标志着病理AI从形态学分析迈向分子层面解读。未来迭代方向包括：

• 整合多组学数据提升罕见突变预测能力
• 开发针对新靶点药物（如Claudin18.2）的预测模块
• 建立跨种族泛化模型，覆盖更多地域特异性癌种

该成果获得2024年ICML最佳医疗AI论文奖，相关技术已申请PCT国际专利，多家跨国药企正将其用于临床试验患者筛选。