Генеральный директор Sellas Life Sciences Анджелос Стергиу объясняет, как ИИ революционизирует медицину, обеспечивая персонализированную медицину в лечении рака.
Исследователи теперь используют искусственный интеллект, чтобы помочь адаптировать лечение рака и выявить overlooked применения существующих лекарств. Другие системы могут просматривать микроскопические изображения или выявлять тонкие биологические сигналы, которые люди могли бы легко пропустить.
Некоторые из этих технологий уже помогли пациентам. Другие остаются в клинических испытаниях или исследовательских лабораториях, поэтому нам нужно быть осторожными, отделяя многообещающую науку от методов лечения, которые вы действительно можете получить сегодня.
Тем не менее, то, чего достигают исследователи, было бы трудно вообразить несколько лет назад. Вот где ИИ уже меняет медицину и что вам следует знать, прежде чем доверять ему свое здоровье.
НОВОЕ! Присоединяйтесь к нашему предстоящему живому классу CyberGuy: Получите лучшее здравоохранение с помощью ИИ
В этом бесплатном живом онлайн-классе Курт "CyberGuy" Кнутссон покажет вам пять практических способов, с помощью которых ИИ может помочь вам играть более активную роль в вашем здравоохранении. Вы узнаете, как организовать свою историю здоровья, запомнить важные детали приема, понять сложную медицинскую информацию, исследовать рецепты и подготовить вопросы для вашего следующего визита к врачу. Технический опыт не требуется.
Зарегистрируйтесь бесплатно сейчас на CyberGuyLive.com
Исследователи объединяют ИИ с лабораторными инструментами, чтобы выявлять биологические подсказки и тестировать методы лечения более эффективно. (Marvin Joseph/The Washington Post/Getty Images)
ИИ помогает персонализировать экспериментальное лечение меланомы
Одно из крупнейших недавних достижений исходит от Moderna и Merck. 19 августа компании объявили положительные top-line результаты фазы 3 испытания меланомы. Исследование тестировало intismeran autogene, также известный как V940 или mRNA-4157, вместе с Keytruda. В испытании участвовало 1 137 человек с меланомой высокого риска, которую хирурги полностью удалили. Комбинация достигла первичной конечной точки по выживаемости без рецидива. Она также достигла ключевой вторичной конечной точки, измеряющей выживаемость без отдаленных метастазов.
Merck и Moderna заявили, что это был первый положительный результат фазы 3 для индивидуализированной терапии неоантигенами. Это также был первый положительный результат фазы 3 для мРНК-терапии рака. Это звучит сложно, но основная идея увлекательна. Исследователи начинают с образца опухоли пациента. Они анализируют ее уникальные мутации и используют алгоритм для выбора целей, которые могут помочь иммунной системе распознать рак. Полученная индивидуализированная терапия может кодировать до 34 неоантигенов. Moderna также заявила, что программа V940 использует интегрированные алгоритмы ИИ в процессе разработки.
Затем компания создает мРНК-лечение на основе выбранных целей. Возможно, вы видели этот подход под названием персонализированная вакцина против рака. Moderna и Merck в настоящее время описывают intismeran как индивидуализированную терапию неоантигенами. Цель — обучить иммунную систему распознавать характеристики, уникальные для рака этого пациента.
Что на самом деле говорят результаты по меланоме
Есть много причин для волнения, но есть и важное ограничение. Merck и Moderna пока объявили только top-line результаты фазы 3 испытания. Компании планируют представить полные findings на международной медицинской встрече и поделиться ими с регуляторами. Исследование также продолжает отслеживать общую выживаемость.
Более ранние результаты предлагают дополнительный контекст. В меньшем исследовании фазы 2b с более длительным наблюдением intismeran плюс Keytruda снизили риск рецидива или смерти на 49% по сравнению с только Keytruda. Он также снизил риск отдаленных метастазов или смерти на 59%. Эти более ранние результаты came from a much smaller patient group. Это делает более крупное испытание фазы 3 важным шагом вперед. Тем не менее, intismeran остается исследуемым. FDA не одобрила intismeran в качестве лечения меланомы.
ИИ может искать существующие лекарства для совершенно новых применений
Разработка нового лекарства может занять годы. Другая группа исследователей задает другой вопрос: что, если полезное лечение уже существует? Доктор Дэвид Файгенбаум соучредил некоммерческую организацию Every Cure, чтобы pursue эту возможность. Согласно годовому отчету Every Cure за 2025 год, во всем мире существует около 18 000 признанных заболеваний. Организация говорит, что примерно 4 000 имеют одобренные FDA лекарства. Это оставляет огромное количество заболеваний с ограниченными вариантами лечения.
Every Cure использует ИИ для сканирования биомедицинских знаний и поиска связей между существующими лекарствами и другими заболеваниями, которые они потенциально могут лечить. Организация говорит, что ее система может генерировать десятки миллионов прогнозов менее чем за день. Затем исследователи изучают наиболее многообещающие возможности.
Федеральное агентство перспективных исследовательских проектов в области здравоохранения, или ARPA-H, поддерживает этот подход через проект под названием MATRIX. MATRIX использует машинное обучение и искусственный интеллект для прогнозирования, какие одобренные FDA препараты потенциально могут лечить другие заболевания. Затем исследователи валидируют многообещающих кандидатов через лабораторную или клиническую работу. ИИ не доказывает, что лекарство будет работать против другой болезни. Вместо этого он может помочь исследователям решить, где искать дальше. Это может резко сузить иначе огромный поиск.
Файгенбаум видел firsthand, что может означать finding нового применения для существующего лекарства. Кайла Мабус developed multicentric Castleman disease at 13 и стала severely ill despite chemotherapy. В 2020 году ее врачи попробовали ruxolitinib, препарат, уже используемый для определенных заболеваний крови, но не одобренный FDA для болезни Кастлемана. Она начала улучшаться в течение месяцев и была declared in remission в январе 2021 года. ИИ не идентифицировал ее лечение, но ее случай показывает, почему Every Cure хочет использовать ИИ для выявления многообещающих связей лекарство-болезнь гораздо быстрее и в гораздо большем масштабе.
ИИ находит сперматозоиды, которые обычное тестирование может пропустить
В Колумбийском центре фертильности искусственный интеллект взял на себя совершенно другую задачу. Исследователи разработали систему отслеживания и восстановления сперматозоидов, известную как STAR. Она объединяет высокоскоростную визуализацию с моделью обнаружения ИИ и микрофлюидикой.
STAR был разработан для пациентов с азооспермией или криптозооспермией, состояниями, при которых сперматозоиды могут казаться отсутствующими или существовать в чрезвычайно малых количествах. Система исследует образец семени гораздо тщательнее, чем человек мог бы разумно сделать вручную. STAR может захватывать и обрабатывать около 1,1 миллиона изображений каждый час. Его модель ИИ изучает кадры на предмет возможных сперматозоидов.
Когда система подтверждает один, микрофлюидный механизм изолирует клетку. Врачи затем могут использовать восстановленные сперматозоиды для лечения фертильности или заморозить их для последующего использования. В одном валидационном образце эмбриологи искали два дня, не найдя сперматозоидов. STAR нашел 44 сперматозоида примерно за час. Это именно тот тип повторяющегося поиска, где ИИ может блистать. Человеческий глаз может устать. Компьютер может продолжать изучать кадр за кадром.
ИИ помогает медицинским исследователям анализировать сложные данные пациентов и выявлять закономерности, которые могут привести к более персонализированному уходу. (Scott Olson/Getty Images)
STAR уже помог произвести ребенка
Эта технология вышла за рамки исследовательской демонстрации. Колумбия говорит, что STAR достиг своей первой зарегистрированной беременности в марте 2025 года. Пара, involved, провела почти два десятилетия, пытаясь зачать. STAR нашел и восстановил сперматозоиды, которые обычное исследование того же образца пропустило. Беременность позже привела к здоровым родам.
Это не означает, что STAR будет работать для всех. Колумбия в настоящее время сообщает, что сперматозоиды находятся примерно у 28% пациентов, которые ранее получили диагноз азооспермии. Центр говорит, что около 20% зрелых яйцеклеток оплодотворяются сперматозоидами, восстановленными STAR. Около 18% этих оплодотворенных яйцеклеток развиваются в эмбрионы хорошего качества для переноса или заморозки.
Эти показатели ниже, чем типичные ЭКО или ИКСИ. Пациенты, использующие STAR, часто сталкиваются с особенно трудными проблемами фертильности, что помогает объяснить разницу. Тем не менее, технология показывает, как finding одной крошечной биологической подсказки может полностью изменить варианты, доступные пациенту.
Анализ крови с ИИ может выявить риск сердца на годы раньше
Исследователи из Гонконгского университета изучают другую возможность. Их инструмент на основе ИИ, называемый CardiOmicScore, анализирует молекулярную информацию, найденную в крови. Исследователи использовали крупномасштабные данные из UK Biobank. Их система изучила 2 920 циркулирующих белков и 168 метаболитов. Она также включила геномную информацию.
CardiOmicScore использует глубокое обучение для оценки будущего риска шести сердечно-сосудистых заболеваний. К ним относятся коронарная болезнь артерий, инсульт и сердечная недостаточность. Система также оценивает фибрилляцию предсердий, заболевание периферических артерий и венозную тромбоэмболию. Исследователи обнаружили, что подход улучшил прогнозирование риска при сочетании со стандартной клинической информацией. В некоторых случаях CardiOmicScore мог flag elevated risk as much as 15 лет до появления симптомов.
Подумайте, что это могло бы в конечном итоге означать. Вместо обнаружения сердечно-сосудистого заболевания после развития симптомов, врачи могли бы получить предупреждение, пока еще есть больше времени для вмешательства. Однако CardiOmicScore остается исследовательской разработкой. Вы не можете войти в кабинет врача сегодня и запросить его в качестве рутинного скринингового теста.
Выращенные в лаборатории опухоли могут помочь исследователям выбирать лечение
В UCLA ученые используют другой подход к персонализированному лечению рака. Они создают крошечные выращенные в лаборатории реплики опухолей пациентов, называемые органоидами. Исследователи могут подвергать эти органоиды воздействию различных лекарств и наблюдать, что происходит. Их платформа объединяет 3D-биопечать с передовой визуализацией и искусственным интеллектом. ИИ помогает исследователям обрабатывать большой объем данных визуализации, генерируемых, когда органоиды реагируют на лечение. Система может отслеживать тысячи отдельных органоидов.
Это позволяет исследователям изучать, как разные части опухоли реагируют на различные лекарства. Это может быть ценно, потому что рак может вести себя по-разному от одного пациента к другому. Даже клетки внутри опухоли одного и того же человека могут реагировать на лечение по-разному. В конечном итоге исследователи надеются, что этот тип технологии может помочь идентифицировать методы лечения, которые лучше соответствуют раку отдельного пациента. На данный момент UCLA продолжает разрабатывать и валидировать платформу.
Ваш голос может стать еще одним сигналом здоровья
Возможности ИИ в медицине выходят за пределы образцов крови и микроскопов. Исследователи также изучают, что компьютеры могут узнать из того, как мы говорим. Перспектива, опубликованная 4 сентября в npj Digital Medicine, изучила голосовые биомаркеры для ALS и болезни Паркинсона.
Нейродегенеративные заболевания могут вызывать измеримые изменения в речи. Исследователи считают, что ИИ потенциально может анализировать эти изменения и помогать отслеживать прогрессирование заболевания. Для ALS авторы видят особый потенциал в отслеживании изменений, влияющих на речь и глотание. Однако эта область остается ранней.
На момент публикации ни одна конечная точка, derived from speech or voice, для ALS или болезни Паркинсона не получила квалификацию от FDA или Европейского агентства по лекарственным средствам. Одна платформа аналитики речи для ALS получила designation FDA Breakthrough Device. Этот статус может помочь ускорить регуляторное рассмотрение, но он не равняется разрешению FDA на маркетинг. Исследователи видят здесь реальный потенциал. Клиническое доказательство все еще должно больше догонять.
ИИ может помочь врачам анализировать медицинские изображения и другие данные о здоровье, чтобы выявить признаки, которые может быть трудно уловить самостоятельно. (Ohio State University)
Что это значит для вас
Вы можете столкнуться с ИИ в вашем здравоохранении, даже никогда не открывая чат-бота ИИ.
Лаборатория может использовать его при анализе опухоли. Клиника фертильности может использовать его для поиска чего-то, что пропустил человеческий глаз. Исследователи также могут использовать ИИ за кулисами, чтобы найти методы лечения, стоящие исследования. Ключевой вопрос для вас — сколько доказательств поддерживает конкретную используемую технологию.
Университетский исследовательский проект находится на совершенно другом этапе, чем медицинское устройство, прошедшее клинические испытания и регуляторное рассмотрение. Вы также должны понимать, сколько человеческого надзора остается involved. ИИ может помочь врачам обрабатывать информацию и выявлять закономерности.
Ваши решения о здравоохранении все еще заслуживают квалифицированного медицинского суждения, основанного на ваших индивидуальных обстоятельствах.
Вот почему задавание нескольких вопросов может помочь, когда ИИ становится частью вашего ухода.
4 умных вопроса, чтобы задать, когда ИИ входит в ваше здравоохранение
Медицинский ИИ может быть полезен. Вы все еще заслуживаете знать, как он влияет на вас.
1) Спросите, что ИИ на самом деле делает
Узнайте, какую роль технология играет в вашем уходе. Анализирует ли она информацию для врача? Flag ли она что-то для дополнительного рассмотрения? Фраза "на основе ИИ" может охватывать широкий спектр технологий, поэтому попросите простое объяснение.
2) Узнайте, кто проверяет результат
Спросите, проверяет ли врач, специалист или лабораторный профессионал findings ИИ, прежде чем кто-либо принимает решение. Человеческий обзор становится особенно важным, когда результат может повлиять на лечение или диагноз.
3) Проверьте регуляторный статус технологии
Спросите, очистила ли или одобрила ли FDA технологию, когда применяется регуляторное разрешение. Также узнайте, какой тип исследований поддерживает ее. Ранние исследования могут показывать перспективу, но все еще оставлять важные вопросы без ответа.
4) Спросите, что происходит с вашими данными о здоровье
Медицинский ИИ может полагаться на чувствительную информацию о здоровье. Спросите, как ваш провайдер хранит эти данные и кто может получить к ним доступ. Вы также можете спросить, может ли ваша информация использоваться для улучшения или обучения системы ИИ. Для получения дополнительной информации о прозрачности вокруг искусственного интеллекта в здравоохранении см. наше руководство CyberGuy о том, что пациенты должны знать о раскрытии ИИ. Эта статья предоставляет общую информацию и не заменяет совет вашего медицинского профессионала.
Ключевые выводы Курта
Что мне так интересно здесь, так это то, как ИИ может помочь врачам и исследователям видеть вещи, которые было бы невероятно трудно найти самостоятельно. Система может искать более миллиона микроскопических изображений за час в поисках одной клетки сперматозоида. Другая может просеивать огромные объемы медицинских исследований, чтобы найти возможное новое применение для существующего лекарства. Исследователи даже разрабатывают методы лечения рака вокруг уникальных мутаций внутри опухоли одного пациента. Это довольно замечательно. Но я также думаю, что мы должны быть осторожны, чтобы не позволить волнению вокруг ИИ двигаться быстрее науки. Результаты фазы 3 по меланоме обнадеживают, но нам все еще нужно увидеть полные данные. Несколько других технологий в этой статье остаются экспериментальными или доступными только в ограниченных условиях. Для меня это то, где это становится действительно интересным. ИИ может помочь врачам находить ответы быстрее и открывать возможности, которые они иначе могли бы пропустить. Что я хочу увидеть дальше, так это как часто эти открытия превращаются в методы лечения, которые действительно делают людей здоровее и улучшают их жизнь.
Если бы ИИ открыл лечение, которое ваш врач никогда не рассматривал, сколько доказательств вам понадобилось бы, прежде чем вы почувствовали бы себя комфортно, пробуя его? Дайте нам знать, написав нам на CyberGuy.com.
Подпишитесь на мой БЕСПЛАТНЫЙ отчет CyberGuy
Copyright 2026 CyberGuy.com. Все права защищены.
Курт "CyberGuy" Кнутссон — отмеченный наградами технический журналист, который питает глубокую любовь к технологиям, гаджетам и устройствам, делающим жизнь лучше, со своими contributions для Fox News & FOX Business, начиная с утра на "FOX & Friends." Есть технический вопрос? Получите бесплатную рассылку CyberGuy Курта, поделитесь своим голосом, идеей истории или комментарием на CyberGuy.com.
