精准医疗技术 随着癌症的不断发展，针对某些癌症亚型或特定基因突变的个体化治疗的靶向药物逐渐成为癌症药物治疗的主要手段。大部分抗癌新药的研发也集中在这一领域。目前，为了确定患者的具体癌症亚型，需要对患者的病变组织进行基因测序，并通过不同的基因突变进行分类。检测成本非常昂贵。

尚唐智慧医疗团队提出新思路，利用深度学习技术挖掘数字病理图像中的细胞特征信息，从而判断组织基因突变类别及相关生物信号通路信息。使用这种方法，商汤智慧医疗团队成功预测了肺癌、乳腺癌和肝癌的多个重要基因突变特征，最佳预测性能指数（AUC）达到了0.852。该研究为确定患者的癌症亚型提供了全新的思路和方法。未来，它可能会大大降低确定癌症亚型的成本，从而使癌症患者受益。

基于病理细胞图像预测TP53基因突变

新药上市后：助推老药新用，AI预测药物新适应症

鉴于研发周期长、新药研发投入巨大，新药上市后就是新药。应用可以根据已知的化合物信息，以更低的成本和更短的周期进入临床。但由于已上市的药物数量相对有限，且缺乏有效的药物和新适应症的筛选模型，市场上旧药新用的成功案例很少。只有充分挖掘药物、疾病和蛋白质之间的多维关系，才能为预测新适应症提供更可靠的分析。

对此，商汤智慧健康团队创造性地训练了一套涵盖药物、疾病和蛋白质之间复杂相互作用的大规模GCN网络模型，从而准确预测药物与蛋白质之间的关系。疾病。关系。该模型可以自主学习关键信息之间的关系，无需任何人工干预，实现预测过程的全自动化和未知药物适应症的有效预测。在小分子药物重定向的公开repoDB数据集上，与目前使用的机器学习方法发表的最佳结果相比，该方法的预测结果取得了更好的结果，使得相关科研团队的预测结果性能指标（AUC）增加了 8%（0.792→0.857）。目前，该研究结果预测的某上市心脏病药物治疗乳腺癌的潜在疗效已被临床文献证实。未来，商汤智慧健康团队希望通过这种方式，帮助更高效的新药适应症筛选流程，推动新药对老药的临床进展。

基于药物、蛋白质和疾病关系建模的药物重定向分析框架

回首过去，新冠疫情加速了全球医药行业的创新步伐。与此同时，国内今年药品大宗采购、药品管理法修订等新政策也推动了行业变革的到来，国内外各大药企加大了新药的研发力度。药物。展望未来，人工智能技术也将在推动医药行业创新发展方面发挥积极作用。凭借领先的原创AI技术，商汤科技公布的四大研究成果将为新药研发的多个环节奠定创新基础，助力医药行业智能化升级，进一步推动“新药研发”的长远发展。医疗基础设施”。目前，商汤科技还与国内外多家顶级药企和基因检测公司建立了商业合作，共同利用人工智能技术，加速新药、基因等前沿创新的研发，加速产业转型。结果，从而有益于人类健康。

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