人工智能在药物重新利用中的应用：癌症生存率承诺
2026年2月19日
Shivan Sivakumar博士强调需要重新思考癌症护理，提倡使用人工智能（AI）进行药物重新利用，作为开发新疗法的更快、更具成本效益的替代方案
我在肿瘤学领域工作多年，一直与一个令人沮丧的现实作斗争：尽管我们在癌症诊断方面取得了显著进展，但我们在治疗方面的能力——尤其是癌症幸存者阶段——却未能跟上步伐。
通过先进的诊断技术，我们已经非常擅长识别特定的基因癌症变体。然而，癌症治疗只能针对影响疾病进展和复发的750种已知突变中的46种。
这一差距与新发布的英国国家医疗服务体系（NHS）10年计划直接吻合，该计划呼吁早期诊断和一系列经济实惠、个性化的干预措施，以使患者保持无癌状态。
具体而言，这种差距使患者在治疗后处于脆弱状态，常常得到过时的建议，即"观察和等待"癌症复发。这是一种对患者和临床医生都无效的被动方法，我认为是时候重新思考我们如何应对癌症护理，特别是对已经存活的癌症患者。
应对幸存者差距：通过人工智能驱动的药物重新利用预防癌症复发
人工智能不仅在新药发现和诊断中发挥作用。它在药物重新利用方面具有重大影响的潜力，这是一种对患者更快、更便宜的解决方案。
我们需要挑战传统的叙事，即癌症治疗的未来仅在于开发新药。不要误会，新疗法至关重要，但它们通常需要十多年和数十亿英镑才能面世。与此同时，癌症幸存者在干预可能显著改善结果的关键时期，缺乏预防复发的主动选择。这种幸存者差距，历史上与诊断和积极治疗相比资金不足，代表了我们改变生命的最大机会。真正的突破不在于追逐难以捉摸的新化合物，而在于利用人工智能释放现有、已被充分理解的药物的潜力，以针对患者特定的突变，延迟或预防癌症的复发。
考虑问题的规模。在手术或化疗后，大多数癌症幸存者，几乎涵盖所有癌症类型，都没有标准的维持治疗。他们被告知监测症状并希望最好的结果。这不仅仅是一个医疗疏忽；它是一种情感负担，当自主权最为重要时，使患者感到无力。
通过人工智能，可以通过分析超过10万篇同行评审的研究论文，弥合这一差距，识别市场上现有的低成本、低毒性的药物，这些药物可以针对750种癌症驱动突变的全部谱系。由于这些药物已经是通用药物，它们直接支持NHS 10年计划对减少健康不平等的经济有效创新的强调。这种方法不是为了取代积极治疗，而是通过个性化护理延长缓解期，使患者超越"观察和等待"。
利用人工智能发现多靶点药物组合
在这种背景下，人工智能的力量在于其处理大量数据集的能力，包括生物、临床和药理学数据集，以发现人类可能错过的联系。例如，美国国立卫生研究院（NIH）数据库中的一项研究表明，抗炎药物可能将乳腺癌患者疾病复发的风险降低42%。人工智能可以做的是识别可以同时针对多种癌症弱点的现有药物组合，比如说一次针对四到五种，最大化影响同时最小化毒性。
这些不是推测性的治疗；它们基于现有证据，被重新用于预防性护理，这些方法安全、可耐受且适合长期使用。与靶向疗法不同，后者通常因毒性或成本过高而无法持续应用，我们的重点是患者可以融入生活的药物，无需担心致残的副作用或财务崩溃。
这种形式的人工智能不仅创造价值，还通过使基于证据的干预措施更快地提供给更多患者，从而实现癌症护理的民主化。这不是通过排他性获利，而是通过可及性产生影响。
以患者为中心的方法：利用人工智能预防癌症复发
我经常被问及这如何与包括诊断在内的肿瘤学更广泛趋势相一致。虽然像英国资助新的癌症早期检测血液测试这样的举措——能够以99%以上的准确率识别12种常见癌症——是变革性的，但它们凸显了我所描述的相同的诊断-治疗不匹配。早期检测只有与有效干预相结合才能拯救生命，但许多患者在治疗后仍面临幸存者差距。
相关工作通过确保一旦癌症被检测或治疗，患者不会没有选择，从而补充了这些诊断进展。使用人工智能分析现有知识并专注于治疗性重新利用以降低复发风险，是诊断后的关键下一步。NHS表示每位幸存者都应获得个性化护理计划；人工智能可以支持提供患者可以信赖的日常、可管理的指导。
患者视角应驱动我们所做的一切。幸存不仅仅是生存；它是茁壮成长。想象一位具有特定突变谱的乳腺癌幸存者，收到一份经过同行评审证据支持的、量身定制的重新利用药物护理计划，针对她独特的复发风险。她不再被动等待坏消息；她正积极管理自己的健康，使用经济实惠、可耐受的药物。这种转变可能会重新定义幸存，不仅降低复发率，还减少生活在不确定状态中的心理负担。
当然，挑战依然存在。将人工智能驱动的重新利用整合到临床实践中需要克服医疗保健提供者的怀疑。还有一个障碍是监管机构对标签外药物使用的接受以及付款人的报销。然而，证据正在累积——欧洲肿瘤内科学会（ESMO）强调的研究强调了需要高质量的幸存者护理，以解决身体、心理和复发风险。
人工智能驱动的癌症幸存未来
展望未来，我设想一个未来，每位癌症幸存者都能从个性化护理计划中受益，该计划由人工智能根据其分子谱定制，并基于现有药物。幸存阶段，长期以来被忽视，可能成为肿瘤学创新的前沿，正如围绕重新思考癌症护理模式的讨论所指出的。如果我们能够通过重新利用解决所有750种癌症驱动突变，而不是目前的46种，我们将提供针对癌症的全面防护盾，而不仅仅是一部分。
要实现这一目标，我们需要从患者和临床医生到政策制定者和制药行业的集体思维转变。我们必须将幸存与早期检测一起优先考虑，认识到治疗后阶段提供了改善结果的即时机会。正如美国癌症研究协会（AACR）的预测报告所建议的，人工智能和精准医学有望通过创新的治疗策略推进癌症护理。癌症护理不需要更多的等待；它需要行动，而人工智能驱动的药物重新利用就是我们交付的方式。
我敦促肿瘤学界重新思考我们投资资源和关注的地方。资金大量投入早期检测和新疗法，而幸存仍然是事后的想法。让我们通过利用人工智能重新利用现有药物来改变这一点，为幸存者提供的不仅是希望，还有切实的、个性化的工具来延长缓解期。NHS承诺在未来十年内嵌入新型数字工具，这非常受欢迎。我们现在需要确保每一次早期诊断都能得到同样先进的幸存策略的匹配。
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