Cancer Discovery | 李梢课题组提出基于AI的肿瘤中西医防治新范式

该文首先在肿瘤防治的方法学研究上取得了重要突破，提出了一种基于人工智能的中西医融合研究方法-AI-TWM（AI-based integration of traditional and western medicine，图2）。 AI-TWM的核心在于利用基于生物网络的AI算法，系统解析肿瘤发生相关中西医多模态大数据中的诊疗规律，实现肿瘤发生风险的智能预警以及防治中药的精准发现 。在肿瘤风险智能预警方面，AI-TWM通过构建基于生物网络的多模态学习模型，系统发掘与肿瘤发生风险相关的中西医宏观模态特征，并通过解耦宏观模态特征与细胞、分子等微观模态特征之间的关联性与互补性，构建融合宏微观、中西医特征的肿瘤风险智能预警模型，实现肿瘤发生高风险人群的精准辨识；在肿瘤防治中药精准发现方面， AI-TWM采用项目组自主研发的基于网络靶标理论的网络药理学分析方法，系统辨识表征肿瘤发生及干预机制的网络靶标，并通过定性定量分析中药多成分、多靶点、整体调节的复杂作用模式，从传统中药特别是药食同源中药中发掘能抑制肿瘤发生的药物，实现大规模、全局性的肿瘤防治中药的精准发现。 文章认为，AI-TWM为中医药和中西医融合防治肿瘤的创新发展提供了重要路径，也为AI时代肿瘤早期防治研究和全球传统医学研究提供了新视角与新思路。

进而，该文重点介绍了AI-TWM在胃癌防治上的示范性应用成果—— 胃癌极早期中西医智能与精准防治体系 。该体系的建立首先是对胃癌防治理念的一个重要突破，率先提出“胃癌极早期”这一表征癌变临界状态的全新分期。在此基础上，利用AI-TWM分析方法，系统采集与智能解析50余万例胃炎癌转化中西医临床数据、以及典型序贯病例的多组学数据，构建了胃炎癌转化表型-细胞-分子-药物等多层次生物网络。通过深入解析多层次生物网络，发现胃癌风险预警相关中西医特征以及表征胃癌癌变临界状态的“胃癌极早期细胞”，研制了胃癌发生的全新标志物，构建了融合宏观临床特征与微观生物特征的多模态智能模型，实现胃癌发生风险高精度预判和胃癌极早诊断；进而采用网络药理学全面预测和验证，发现靶向胃癌极早期网络的药食同源中药，经RCT临床试验验证能显著阻断胃炎癌转化，填补胃癌极早防治空白。目前，该体系已在中国多个胃癌高发区及其医院推广应用，取得显著的防治效果。文章同时也提出，“极早期”可能是包括消化道肿瘤在内的多种肿瘤发生的一个共性阶段，构建基于AI-TWM的极早期中西医防治体系将是肿瘤早期防治研究的重要方向，有望形成具有中国原创特色的肿瘤防治新模式，值得进一步深入，具有广阔前景。

清华大学自动化系助理研究员张鹏为该文的第一作者，李梢为通讯作者，博士生张乾为论文共同作者，研究得到国家自然科学基金“未病”专项项目、国家中医药管理局“中医药原理解读计划”项目等资助。

李梢为清华大学长聘教授、欧洲科学与艺术院院士（医学学部）、北京市中医药交叉研究所所长。李梢团队长期致力于从“生物网络”这一系统的角度研究肿瘤发生与中药干预机制，开辟了网络药理学、中医药人工智能新方向。2024年该团队研制的胃癌极早期中西医智能与精准防治体系获得日内瓦国际发明展金奖。

Zhang P, Zhang Q, Li S*. Advancing Cancer Prevention through an AI-Based Integration of Traditional and Western Medicine. Cancer Discovery 2024;14(11):2033-2036