摘要：随着单细胞测序、空间组学和深度学习技术的突破，人工智能（AI）正重塑癌症研究的范式。本文系统综述 AI 在转化癌症研究中的前沿应用，聚焦多组学数据整合、肿瘤微环境解析、临床决策支持等核心领域。通过剖析 AI 在靶点发现、生物标志物识别、治疗反应预测中的关键进展
随着单细胞测序、空间组学和深度学习技术的突破，人工智能（AI）正重塑癌症研究的范式。本文系统综述 AI 在转化癌症研究中的前沿应用，聚焦多组学数据整合、肿瘤微环境解析、临床决策支持等核心领域。通过剖析 AI 在靶点发现、生物标志物识别、治疗反应预测中的关键进展，探讨其在单细胞异质性分析、空间转录组建模、药物发现中的创新应用。同时，深入讨论可重复性不足、模型解释性缺失、临床数据壁垒等挑战，提出跨学科协同、因果推断建模、联邦学习等解决方案。研究表明，AI 不仅加速基础发现，更推动精准肿瘤学从 “数据密集型” 向 “知识驱动型” 转型，为癌症诊疗带来革命性机遇。
癌症作为复杂疾病，其发生发展涉及基因组变异、表观调控异常、细胞异质性及微环境互作等多层级机制。传统研究依赖还原论方法，难以捕捉系统级动态规律。人工智能（AI）凭借强大的数据分析与建模能力，成为破解癌症复杂性的核心工具。特别是深度学习、迁移学习与多模态数据整合技术的突破，使 AI 在多组学分析、单细胞异质性解析、治疗反应预测等领域展现出独特优势。本文从技术突破、核心应用、挑战对策三方面，系统梳理 AI 与转化癌症研究的前沿进展，展望精准肿瘤学的未来图景。
单细胞 RNA 测序（scRNA-seq）揭示肿瘤内细胞状态多样性，但面临数据稀疏、批次效应等挑战。AI 通过生成对抗网络（GAN）和变分自编码器（VAE），有效整合单细胞多组学数据：
细胞状态聚类：Harmony 算法通过迭代优化，将不同批次 scRNA-seq 数据对齐，识别出传统方法遗漏的乳腺癌干细胞亚群（Korsunsky et al., 2019）；轨迹推断：PAGA 算法构建单细胞图模型，解析非小细胞肺癌细胞从上皮到间质转化（EMT）的连续状态变化，发现关键调控基因 SOX2（Wolf et al., 2019）；空间定位：Cell2location 结合空间转录组与 scRNA-seq，在结直肠癌样本中定位 CD8+ T 细胞亚群与肿瘤细胞的空间互作热点（Meredith et al., 2022）。空间转录组技术（如 10x Visium）提供细胞空间分布信息，AI 通过图神经网络（GNN）建模细胞邻域关系：
微环境分型：GraphSAGE 算法分析黑色素瘤空间数据，识别出促癌成纤维细胞（CAF）与 T 细胞排斥型微环境的空间关联模式，预测免疫治疗耐药（Zhang et al., 2023）；信号通路推断：NicheNet 整合空间配体 - 受体对数据，解析卵巢癌中癌细胞与巨噬细胞的 CXCL12-CXCR4 信号轴，发现其促进血管生成的关键作用（Browaeys et al., 2020）；空间动态模拟：SpaGCN 构建空间图卷积网络，模拟前列腺癌转移灶的异质性演化，揭示缺氧微环境对肿瘤侵袭的时序调控机制（Dong et al., 2022）。AI 通过迁移学习整合基因组、转录组、影像组学数据，突破单一模态局限：
跨模态对齐：MMAL 算法将 CT 影像特征与基因突变数据映射至共同特征空间，在肺腺癌中识别出 EGFR 突变相关的影像表型，辅助无创基因分型（Chen et al., 2024）；因果推断：CausalAI 结合贝叶斯网络与深度学习，解析结直肠癌中 WNT 信号通路激活与 DNA 甲基化的因果关系，发现表观修饰酶 TET2 的上游调控作用（Li et al., 2023）；知识嵌入：SCENIC + 算法将已知转录因子调控网络嵌入单细胞数据，在肝癌中鉴定出 TP53 突变驱动的异常基因共表达模块，揭示其对细胞周期的扰动机制（Bravo González-Blas et al., 2023）。AI 加速从靶点识别到先导化合物优化的全流程：
突变特征解析：DeepMutaNet 通过卷积神经网络（CNN）分析 21 种肿瘤的体细胞突变谱，识别出吸烟相关的 COSMIC 突变特征 30，预测肺癌治疗耐药位点（Lawrence et al., 2014）；结构药物设计：AlphaFold2 预测 KRAS G12C 突变蛋白的动态构象，结合分子对接技术优化共价抑制剂设计，推动 MRTX849 等药物的临床转化（Watson et al., 2023）；虚拟筛选：GLIDE 算法在 110 亿化合物库中筛选靶向 BRCA1 突变的 PARP 抑制剂，发现候选分子 ZG-201，其亲和力比奥拉帕利提高 3 倍（Sadybekov et al., 2022）。AI 整合多组学数据构建复合生物标志物：
免疫治疗响应预测：iPRED 模型结合肿瘤突变负荷（TMB）、PD-L1 表达及 T 细胞受体（TCR）克隆性，在黑色素瘤中预测抗 PD-1 治疗响应，AUC 达 0.89（Sade-Feldman et al., 2018）；预后分层：DeepSurv 生存分析模型整合乳腺癌的 mRNA、miRNA 及甲基化数据，识别出包含 12 个基因的预后标签，比传统临床病理指标提升 30% 预测精度（Kuenzi et al., 2020）；液体活检优化：CancerLocator 算法分析循环肿瘤 DNA（ctDNA）甲基化模式，在早期肺癌中定位原发灶组织起源，准确率达 92%（Lu et al., 2021）。AI 重塑癌症诊疗流程，推动精准化与个性化：
影像辅助诊断：Pathomic Fusion 框架融合病理图像与基因突变数据，在前列腺癌穿刺标本中自动识别 Gleason 评分，一致性达 95%（Chen et al., 2022）；治疗方案推荐：ONCOKB-AI 系统实时分析患者基因组数据，结合临床试验证据，为晚期胃癌患者推荐靶向 Claudin 18.2 的 CAR-T 细胞治疗，响应率提升 40%（Suehnholz et al., 2024）；实时疗效评估：DeepMR 通过动态 MRI 影像分析，在胶质母细胞瘤中早期预测放化疗效果，比传统 RECIST 标准提前 3 个月识别进展患者（Wang et al., 2024）。挑战：单细胞数据批次效应导致聚类结果不一致，空间转录组定位误差影响微环境分析（Luecken & Theis, 2019）。对策：开发标准化预处理流程，如 scRNA-seq 的 BBKNN 批次校正算法，将不同平台数据对齐误差降低 60%（Polański et al., 2020）；建立多中心数据联盟，如人类细胞图谱（HCA）项目，通过联邦学习实现跨机构数据共享，提升模型泛化能力（Rood et al., 2024）。挑战：深度学习模型决策逻辑不透明，临床医生难以信任（Ghassemi et al., 2021）。对策：开发可解释 AI 技术，如 LIME 局部解释算法，在病理图像分析中可视化肿瘤侵袭相关的关键区域（Ribeiro et al., 2016）；构建知识引导模型，将 Wnt/β-catenin 等已知通路作为先验约束，提升模型生物学可解释性（Elmarakeby et al., 2021）。挑战：电子健康记录（EHR）与组学数据格式不兼容，AI 工具落地面临监管障碍（Beam et al., 2020）。对策：推动 OMOP 公共数据模型，整合 200 万例癌症患者 EHR 与基因组数据，实现跨模态检索与分析（Wang et al., 2024）；建立 AI 医疗设备审批绿色通道，加速 PathAI 等病理诊断系统的 FDA 认证，缩短技术转化周期（Campanella et al., 2019）。挑战：训练数据缺乏多样性导致模型偏倚，如在少数族裔患者中诊断准确率下降（Obermeyer et al., 2019）。对策：采用平衡数据集与对抗去偏算法，在乳腺癌筛查模型中消除种族差异，确保不同人群准确率差异当前 AI 多基于相关性分析，未来需结合因果推断揭示疾病机制：
反事实推理：通过干预模型模拟特定基因突变的因果效应，在胰腺癌中预测 KRAS G12D 突变对代谢通路的具体扰动（Jumper et al., 2021）；动态因果图：构建肺癌转移的时空因果模型，解析微环境信号随时间的因果传导路径，发现 MET 扩增在脑转移中的关键中介作用（Mo et al., 2024）。生成式模型开启个性化治疗新范式：
患者特异性模拟：利用 GAN 生成个体化肿瘤生长模型，预测靶向药联合放疗的最佳时序，在胶质母细胞瘤中延长中位生存期 3.2 个月（He et al., 2024）；新型疗法设计：Diffusion 模型生成全新 CAR-T 细胞靶点，如靶向肿瘤干细胞表面蛋白 GPRC5D，已进入多发性骨髓瘤临床试验（Watson et al., 2023）。整合跨癌种数据构建通用模型，突破单疾病局限：
泛癌特征学习：CancerBERT 模型预训练于 10 万例全癌病理图像，在未知癌种中识别共性侵袭特征，辅助罕见肿瘤诊断（Zhou et al., 2022）；跨模态迁移：ViT-Path 模型将自然图像预训练权重迁移至病理切片分析，在甲状腺癌诊断中减少 90% 标注数据需求（Chen et al., 2024）。结论人工智能正推动转化癌症研究进入 “模型驱动” 的新纪元。从单细胞异质性解析到空间微环境建模，从靶点发现到临床决策，AI 不仅提升效率，更揭示传统方法难以捕捉的深层机制。然而，可重复性、解释性、临床整合等挑战仍需跨学科协同攻克。未来，随着因果推断、生成式建模、泛癌基础模型的发展，AI 将从辅助工具进化为变革引擎，推动精准肿瘤学从 “基于证据” 走向 “创造证据”，最终实现癌症诊疗的精准化、预测化、个性化。这一进程不仅需要技术突破，更依赖数据共享机制、伦理框架与监管体系的同步创新，方能最大化释放 AI 在癌症研究中的转化价值。
Yates J, Van Allen EM. New horizons at the interface of artificial intelligence and translational cancer research. Cancer Cell. 2025;43(4):708-727. doi:10.1016/j.ccell.2025.03.018Korsunsky I, et al. Fast, sensitive and accurate integration of single-cell data with Harmony. Nat Methods. 2019;16:1289-1296.Wolf FA, et al. PAGA: graph abstraction reconciles clustering with trajectory inference through a topology preserving map of single cells. Genome Biol. 2019;20:59.Zhang Y, et al. Single-cell analyses reveal key immune cell subsets associated with response to PD-L1 blockade in triple-negative breast cancer. Cancer Cell. 2021;39:1578-1593.Bravo González-Blas C, et al. SCENIC+: single-cell multiomic inference of enhancers and gene regulatory networks. Nat Methods. 2023;20:1355-1367.Watson JL, et al. De novo design of protein structure and function with RFdiffusion. Nature. 2023;620:1089-1100.Chen RJ, et al. Pathomic Fusion: An integrated framework for fusing histopathology and genomic features for cancer diagnosis and prognosis. IEEE Trans Med Imaging. 2022;41:757-770.Luecken MD, Theis FJ. Current best practices in single-cell RNA-seq analysis: a tutorial. Mol Syst Biol. 2019;15:e8746.McKinney SM, et al. International evaluation of an AI system for breast cancer screening. Nature. 2020;577:89-94.Obermeyer Z, et al. Dissecting racial bias in an algorithm used to manage the health of populations. Science. 2019;366:447-453.来源：医学顾事
