? 病理切片分析的技术革新
2025 年，Lunit AI 医疗在病理切片分析领域实现了重大突破。其最新推出的 Lunit SCOPE Genotype Predictor，结合深度学习技术，能够从常规 H&E 染色的病理切片中精准预测非小细胞肺癌的 EGFR 突变，AUC 值高达 0.88，较现有模型提升了 15.7%。这项技术的核心在于采用了多实例学习框架和预训练特征编码器，能够自动识别病理切片中的关键区域，比如黏液区和淋巴细胞浸润区域，这些区域往往与基因突变密切相关。
从技术原理来看，Lunit 的 AI 模型通过分析超过 13,000 例患者的病理切片数据，建立了基因突变与组织形态学特征之间的关联。例如，在预测 EGFR 突变时，模型会重点关注肿瘤细胞的细胞核形态、细胞质密度以及血管生成情况。这种基于形态学的预测方法，不仅避免了传统分子检测的高成本和长时间等待，还能在活检样本不足的情况下保持高灵敏度，例如在淋巴结转移样本中，EGFR 突变预测的 AUC 值仍能达到 0.91。
? 个性化治疗决策的临床价值
Lunit AI 医疗的病理切片分析技术，直接服务于个性化治疗决策。以非小细胞肺癌为例，EGFR 突变状态是选择靶向治疗药物的关键依据。传统方法需要通过基因测序来确认突变，但耗时较长，可能导致患者错过最佳治疗时机。而 Lunit 的 AI 解决方案能够在 3 天内给出预测结果，帮助医生提前制定治疗方案。
在实际应用中，Lunit 的 AI 模型已经展现出显著的临床价值。例如，对 95 例接受 EGFR 靶向治疗的患者分析显示，AI 预测的高突变概率组生存率显著优于低概率组，风险比（HR）达到 0.11。这意味着，通过 AI 辅助，医生可以更精准地筛选出最可能受益于靶向治疗的患者，避免无效治疗带来的副作用和经济负担。
此外，Lunit 的技术还能预测患者对免疫治疗的响应。其开发的 Lunit SCOPE IO 系统，能够将肿瘤分为 “发炎”“排除”“沙漠” 三种免疫表型。其中，“发炎” 型肿瘤对免疫检查点抑制剂的响应率最高，而 “沙漠” 型则可能需要结合其他治疗手段。这种分类方法为个性化免疫治疗提供了重要依据。
⚖️ 与传统方法的对比优势
相比传统的病理分析和分子检测，Lunit 的 AI 技术具有多方面优势。首先是速度快，传统分子检测通常需要 7-10 天，而 AI 分析仅需 20 秒即可完成单个病例的初步评估。其次是成本低，AI 解决方案无需昂贵的测序设备和试剂，尤其适用于资源匮乏地区。
在准确性方面，Lunit 的 AI 模型在多个独立队列中表现稳定。例如，在预测结直肠癌的 MSI 状态时，模型的灵敏度达到 0.99，阴性预测值超过 0.99，显著优于现有方法。在乳腺癌和卵巢癌的 HRD 状态预测中，AI 模型的 AUC 值分别为 0.81 和 0.76，能够有效指导铂类药物的使用。
另外，Lunit 的技术还具备良好的泛化能力。其开发的 Transformer 模型在不同扫描设备和地域队列中表现一致，不受组织固定方法或扫描仪类型的影响。这种鲁棒性使得 AI 解决方案能够在全球范围内推广应用。
? 行业影响与未来展望
Lunit AI 医疗的技术突破，正在推动病理诊断和个性化治疗的变革。目前，Lunit 的解决方案已在全球 40 多个国家的 3,000 多家医院和医疗机构中使用，累计分析超过 250 万张病理切片。其与阿斯利康、罗氏等药企的合作，进一步加速了 AI 在临床治疗中的落地。
未来，Lunit 计划将 AI 技术扩展到更多癌症类型和治疗场景。例如，其正在开发的 Lunit INSIGHT Risk 系统，能够通过乳腺 X 光片预测乳腺癌风险，并结合临床数据提供个性化的筛查建议。此外，Lunit 还在探索将 AI 与多组学数据结合，构建更全面的癌症诊断和治疗框架。
尽管面临数据隐私和算法可解释性等挑战，Lunit 的技术已经证明了 AI 在医疗领域的巨大潜力。随着技术的不断进步和临床验证的深入，Lunit 有望成为全球癌症诊断和治疗市场的领导者，为实现精准医疗的目标迈出重要一步。
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