行业背景与临床需求 - 乳腺癌是全球女性发病率最高的癌症 其中腔面型乳腺癌患者占比近七成[1] - 以CDK4/6抑制剂为代表的乳腺癌新型小分子药物在延长晚期腔面型乳腺癌患者生存期方面发挥重要作用 但耐药后患者面临治疗方案不统一、疗效不佳等问题[1] 研究突破与技术创新 - 复旦大学附属肿瘤医院邵志敏教授领衔团队首次运用AI模型驱动临床研究 找到了免疫调节型(SNF2)和RTK驱动型(SNF4)腔面型乳腺癌的精准治疗靶点[1] - 研究团队创新设计由人工智能AI分子模型驱动的多中心、随机、对照Ⅱ期平台临床试验(LINUX研究) 该模型能整合形态学、肿瘤微环境等海量微观信息 在5分钟内出具分子分型结果 将精准诊疗门槛和成本降至极低[2] - AI分子模型能直接对患者临床生物信息进行深度快速解读 解决了基因测序覆盖靶点有限、难以应对肿瘤复杂异质性和动态演变等问题[1] 临床疗效数据 - 对于免疫调节型(SNF2)腔面型乳腺癌患者 匹配相应靶向药物后 客观缓解率从30%提升至65%[2] - 对于RTK驱动型(SNF4)腔面型乳腺癌患者 匹配相应靶向药物后 客观缓解率从20%跃升至70%[2] - 两个亚型患者的中位无进展生存期均实现了翻倍以上延长[2] 研发模式与未来计划 - 该AI驱动的研究模式能根据实时入组数据动态优化患者分配 快速识别有效方案并淘汰无效方案 极大提升了药物研发和临床验证效率[2] - 研究团队拟针对免疫调节型(SNF2)和RTK驱动型(SNF4)患者的精准治疗方案 开展多中心、随机对照Ⅲ期临床试验 以在更大规模患者群体中验证其有效性和优越性[2]