【科技有约】袁芃教授：交叉学科合作，创新突破，AI助力精准医疗

恶性肿瘤具有显著的异质性，发病病因也尚未明确，因而治疗方式及预后也不尽相同。研究精准医学成为袁芃教授探索的初衷。在众多实体瘤中，乳腺癌位居女性发病率之首，严重威胁到女性的健康和生命。作为女性研究者，乳腺癌成为袁芃教授探索的抓手。通过深入的挖掘和研究，袁芃教授及其团队发现，中国女性乳腺癌发病年龄较西方要早十到十五年，且初诊时往往处于更晚的分期。尽管我国乳腺癌治疗水平已获得显著提升，但单从结果来看，在总体生存率上仍存在10% 的差距。弥补这一差距，成为袁芃教授投身乳腺癌研究的不竭动力。

袁芃教授及其团队统计了近二十年间，中国年轻乳腺癌的流行病学特征，是迄今时间跨度最长、地理分布最广的真实世界研究。她们鉴定了miR-4734等一批与肿瘤易感性和预后相关生物标记物。此外，她们还开展了一系列高水平III期临床试验，开创含铂方案辅助治疗三阴性乳腺癌的先河。在袁芃教授及其团队的不懈努力下，越来越多年轻乳腺癌患者从中受益，生育功能得以保留，生活质量得到提升，生存期也得到显著延长。她们的研究成果，为患者提供了具有中国特色的治疗方案，为我国乳腺癌防治事业作出了巨大贡献，充分体现了我国科研工作者的责任与担当。

袁芃教授及其团队运用先进的AI算法，开创性地研发了，基于病理图像的HER2阳性乳腺癌患者复发风险预测模型和国内首个基于病理图像的MSI预测系统，阳性召回率超97.4%，成功整合病理图像等多模态信息，实现肿瘤复发风险预测和免疫标志物预测。

在临床诊疗过程中，临床和病理科医生会通过临床指标、免疫组化和核染色情况，来判断乳腺癌患者的预后。然而，病理科医生通过肉眼所见做出的判断，可能与实际情况存在偏差。为此，团队将大量病理图像和患者预后数据投入，借助AI强大的归纳与总结能力，总结规律，增加识别精准度。这一突破性的研究成果一经发表，受到国内外广泛关注，连续数月入选ESI高引用论文。有这项乳腺癌研究引路，其他肿瘤领域类似研究相继出现，为更多患者提供了更为准确的预后评估。

袁芃及其团队开发了Ambigram算法和Oviz-Bio平台，有效解析了肿瘤亚克隆进化的基因组重排结构，实现了肿瘤基因组学数据的交互式实时可视化分析，并通过HPV捕获测序等技术，揭示宫颈癌基因组特征和HPV整合模式，为宫颈癌诊断和治疗提供了新途径。此外，她们还成功研发了DNA/RNA共捕获技术，提高了融合基因检测的准确性，并推动多项专利技术临床转化，服务于数以万计的肿瘤患者。

肿瘤基因检测通常分为两大类，其一是检测肿瘤的DNA，其二是检测RNA。两种检测方式需分别采集样本，不仅耗时长且成本较高。如果可以实现同时检测，将会节约至少30%～50%的样本。DNA和RNA共捕获技术就能实现这样的效果，不仅节约时间、节约费用，还能从有限的珍贵样本中获得最多的信息。与此同时，这项技术还使检测的准确性、敏感性提高了20%，特异性提高了10%，为精准治疗提供了强有力的支持。

DNA和RNA共捕获技术已应用于临床，经过300多家医院的测试验证，技术稳定，获得了广泛好评。目前，这项技术在乳腺肿瘤检测中发挥着重要作用，袁芃教授期待这一技术能在其他癌症中得到更广泛的应用，为更多患者带来福祉，为未来精准医疗的发展贡献力量。

整合医学强调以人为整体，将医学有关各领域最先进的知识和理论与临床各专科最有效的经验和技术加以有机整合。袁芃教授及其团队正脚踏实地践行着整合医学的理念，以患者需求为核心，将组织学、微生物学、病理学等多学科技术进行融合，创建基于人工智能的肿瘤多组学整合分析平台，并最终将成果应用于临床，让更多患者获得更精准的检测和治疗。

袁芃教授还强调，交叉学科合作是现代科学发展的重要趋势，它打破了传统知识体系的界限，将不同领域的知识和技能结合起来，推动创新和突破。这种合作不仅有望解决单一学科难以攻克的复杂问题，还能催生新的研究领域。袁芃教授表示，正是通过交叉学科合作，团队才能取得系列成就，她坚信，未来社会，在交叉学科合作下，会取得更多的成果。