【科技前沿】昆明醫(yī)科大學“智創(chuàng)先鋒”團隊攻克乳腺癌篩查難題 AI模型準確率達91.2%

　　近日，昆明醫(yī)科大學臨床腫瘤學院“智創(chuàng)先鋒”團隊在乳腺癌精準醫(yī)療領域取得突破性進展。其研發(fā)的“優(yōu)篩模王——基于乳腺癌數(shù)據(jù)的篩選預測綜合模型”，通過融合隨機森林、XGBoost與遺傳算法，實現(xiàn)了藥物活性預測與毒性優(yōu)化的雙重突破，相關成果已入選2025年中國國際大學生創(chuàng)新大賽重點項目。

　　該模型針對乳腺癌核心靶點雌激素受體α(ERα)，整合超10萬條權威數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)，構建了包含63個關鍵分子描述符的預測系統(tǒng)，將候選藥物毒性降低40%、生物利用度提升20%，同時縮短研發(fā)周期50%、節(jié)約成本30%。項目負責人張捷寧介紹：“我們的模型不僅能精準預測藥物活性(準確率91.2%)，還能同步優(yōu)化藥物代謝特性，這意味著未來乳腺癌患者有望用上更安全、更高效的靶向藥物。”

　　目前，團隊已與云南白藥集團、昆明醫(yī)科大學附屬腫瘤醫(yī)院達成合作，計劃將模型應用于臨床藥物篩選，并逐步擴展至肺癌、前列腺癌等實體瘤領域。業(yè)內專家指出，該技術突破傳統(tǒng)“試錯式”研發(fā)模式，為AI賦能生物醫(yī)藥提供了可復制的“新醫(yī)科”范本。

　　【青年力量】跨學科團隊“智創(chuàng)先鋒”：用AI破解乳腺癌治療困局

　　在昆明醫(yī)科大學，一支由11名臨床醫(yī)學、藥學、數(shù)據(jù)科學專業(yè)學生組成的“智創(chuàng)先鋒”團隊，正以“先鋒無畏，敢為人先”的姿態(tài)，探索乳腺癌智能篩查新路徑。

　　團隊成員來自多學科背景，通過“定期會議+專業(yè)交流群”的高效協(xié)同機制，實現(xiàn)了醫(yī)學知識與算法技術的深度融合。“我們每周開展‘跨學科碰撞會’，讓臨床學生講解乳腺癌病理特征，計算機專業(yè)成員分享算法優(yōu)化思路。”團隊核心成員楊丹表示，這種“醫(yī)學+AI”的思維碰撞，催生了“多目標機器學習系統(tǒng)”這一核心技術——該系統(tǒng)通過遺傳算法動態(tài)平衡藥物活性與安全性，已篩選出3個高潛力候選分子(IC50<10nM，LD50>500mg/kg)，并與附屬腫瘤醫(yī)院合作啟動臨床前驗證。

　　值得關注的是，團隊構建的“院校-醫(yī)院-藥企”協(xié)同模式已顯成效：依托學校實驗室資源完成模型訓練，借助醫(yī)院臨床數(shù)據(jù)優(yōu)化算法，與企業(yè)合作推動技術轉化。指導教師陳真教授評價：“這群學生用創(chuàng)新實踐詮釋了新醫(yī)科人才的擔當——不僅能做科研，更能把技術落地，解決真實的醫(yī)療難題。”

　　【社會價值】從實驗室到臨床：AI如何改寫乳腺癌治療格局?

　　乳腺癌作為全球女性第一大癌癥，每年新增病例超240萬例。傳統(tǒng)研發(fā)模式因周期長(平均10-15年)、成本高(單藥超26億美元)，難以滿足臨床需求。昆明醫(yī)科大學“優(yōu)篩模王”項目的出現(xiàn)，為這一困局提供了中國解決方案。

　　該項目構建的ERα活性預測模型，通過分析分子結構與靶點相互作用，可在早期篩選中排除80%無效化合物，大幅降低后期實驗成本。“以我們篩選出的候選分子為例，傳統(tǒng)方法需耗時3年完成毒性測試，而AI模型將時間壓縮至6個月。”團隊成員晏丹霞介紹。更重要的是，模型通過ADMET多指標優(yōu)化，將藥物不良反應率降低30%，這意味著未來患者接受治療時的生活質量將顯著提升。

　　除技術突破外，項目的社會價值同樣顯著：團隊計劃通過技術授權、SaaS平臺等模式，為中小型藥企提供低成本研發(fā)工具，預計3年內創(chuàng)造50余個高技能崗位。“我們希望通過技術普惠，讓更多機構能用上AI輔助研發(fā)，最終惠及全球乳腺癌患者。”團隊創(chuàng)業(yè)理念中的“社會責任踐行”，正在一步步變?yōu)楝F(xiàn)實。

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