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传统的癌基因价格昂贵且难以传播。然而，大型车型到来后，人们正在尝试改变这一困境。 10月11日下午，金域医疗、腾讯、广州医科大学附属第一医院国家呼吸医学中心宣布，三方将联合利用DeepGEM大规模AI模型开发病理基因大规模多模态模型，为更多癌症患者提供精准、及时、普适的新型基因突变预测技术。肺癌被称为“癌症之王”，是所有癌症中基因突变数量最多的。基因检测是肺癌靶向治疗的重要基础。一般来说，肺癌的诊疗过程需要在进行病理活检后进行基因检测，以明确肺癌的诊断。只有当特定的突变基因被识别出来时n 制定准确的治疗计划。靶向治疗可以显着延长患者的生存期并且非常有效，但前提是识别特定类型的基因突变。但传统基因检测存在价格高、等待时间长、穿刺采样次数多、覆盖率低等局限性。广州医科大学附属第一医院胸部肿瘤综合病房主任、广州呼吸健康研究所副所长梁文华告诉第一财经记者：“大规模基因检测费用1.5万到2万元，很多人承担不起，错过了接受精准治疗的机会。传统基因检测的等待时间是7天到2万元”。一级三甲医院没有合适的环境进行基因检测。 “为了解决这一临床挑战，何建兴教授和梁文虎教授领导的团队广州医科大学附属第一医院、广州呼吸健康研究院、腾讯生命科学研究院姚建华教授联合开发了大规模人工智能模型“DeepGEM”，利用常规组织病理学图像预测肺癌基因。突变。本项目多中心数据集验证结果表明，大规模eepGEM模型能够准确、及时、经济地预测遗传变异及其空间分布。多种常见肺癌驱动基因突变的预测可在一分钟内完成，准确率达78%至99%。为了进一步验证DeepGEM大模型的临床价值，2025年，DeepGEM大模型研发团队与第三方医学实验室金宇医疗合作，对该模型进行了大规模验证。此次，金域医疗也首次与腾讯正式签约。广州医科大学附属医院与广州呼吸健康研究院合作进行DeepGEM模型的全面开发和应用。此次合作将进一步扩大已获批准的肺癌基因鉴定和多模态研究，加速大型DeepGEM模型预测肺癌基因突变的临床应用，扩大大型DeepGEM模型在其他癌症类型中的功能验证，并进一步开发大型病原体的多模态模型。通过整合病理形态学、蛋白质组学、代谢组学等信息，可以实现跨多个部位、多种癌症类型和多种癌症的泛化。 AI辅助组学诊断。金域医疗副总裁李英华告诉第一财经记者，人工智能技术可以改变“病理-NGS（二代测序）基因检测”的传统诊断流程，为尿毒症患者提供及时指导。即使对于不具备条件进行昂贵NGS基因检测的基层患者，“AI预筛查+特定基因位点确认”也能提供一条经济可行的基因诊断途径，检测成本有望下降数倍。金域医学总裁兼首席执行官梁耀明表示，此次与广东医科大学附属第一医院、腾讯强强合作，推动大规模多模态遗传病理建模技术的发展，是金域探索“AI+医学检测”的重要方向之一。金域医学拥有大量的健康检查数据，可以识别常见的基因突变以及各种疾病的突变。我们正在积累涵盖罕见基因突变的数据宝库。也为新技术呈现了丰富的应用场景。 “等等”我们愿与更多的合作伙伴携手，整合全行业，共同打造新的smaRT健康诊断模式，推出更智能、更全面的临床诊断解决方案，不仅在肿瘤的诊断上，而且在其他非癌性病变和罕见病、疑难病的精准诊断上。”
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