摘要：在全球肿瘤研究领域，胰腺癌始终是一个复杂且严峻的挑战。然而，瑞金医院胰腺中心沈柏用教授团队通过多模态分析技术与人工智能（AI）的创新结合，为胰腺癌的精准治疗带来了革命性的突破。这些成果不仅推动了胰腺癌诊疗模式的进步，也为全球精准医学的发展提供了新范式。

在全球肿瘤研究领域，胰腺癌始终是一个复杂且严峻的挑战。然而，瑞金医院胰腺中心沈柏用教授团队通过多模态分析技术与人工智能（AI）的创新结合，为胰腺癌的精准治疗带来了革命性的突破。这些成果不仅推动了胰腺癌诊疗模式的进步，也为全球精准医学的发展提供了新范式。

碳基分析：揭示胰腺癌分子机制

沈柏用团队在“碳基多模态分析”领域的研究成果为胰腺癌的精准管理奠定了坚实基础。他们结合基因组学、转录组学及蛋白质组学技术，从多个维度解析了胰腺癌的复杂生物学特性。

在基因组研究方面，团队针对中国胰腺癌患者的独特特征，结合同源重组修复（HRR）与拷贝数变异（CNV）数据，开发出一套能够精准预测患者预后和治疗效果的模型，在胰腺癌早期诊断和风险评估方面具有重要意义。他们还发现，HLA I型基因型与关键基因突变的组合能显著评估胰腺癌患者的临床结局，为患者制定个体化治疗方案提供了重要参考。

在转录组学层面，团队提出了一种基于定量成分评分的分层模型，能够精准反映肿瘤的异质性，并在预后评估中表现出优异的性能。他们进一步通过空间转录组学技术，揭示了胰腺癌发展过程中复杂的时空动态，强调了除体细胞突变和克隆扩增外的其他关键影响因素。此外，团队开发了一个包含14种蛋白质的预后模型，为探索胰腺癌辅助化疗与不同亚型之间的关系提供了全新的研究方向。

硅基分析：人工智能赋能胰腺癌精准诊疗

在人工智能和硅基多模态分析领域，沈柏用团队取得了一系列突破性进展。利用高通量放射组学技术，开发了精度超过95%的化疗反应预测模型。该模型通过自动分割和精准参数提取技术，不仅大幅提升了预测精度，还极大缩短了分析时间。

同时，团队整合了放射组学标志物与多组学数据的队列分析，发现这一整合模型的预测能力显著优于单一蛋白质组学模型。这一研究为胰腺癌的早期筛查和个性化治疗提供了更强大的工具。团队还利用人工智能与超人智能模型的结合，深刻解析了胰腺癌的生物学特性，为精准治疗开辟了全新视角。

精准治疗：创新疗法为患者带来新希望

在胰腺癌精准治疗方面，沈柏用团队通过特异性表观遗传抑制剂成功抑制了SMAD4缺陷型胰腺导管腺癌的恶性行为，这一突破为临床治疗提供了全新思路。

在针对KRAS G12V突变的新抗原mRNA疫苗开发中，团队取得了令人振奋的进展。晚期胰腺癌患者接受治疗后，肿瘤缩小31%，肿瘤标志物CA199恢复正常，并检测到特异性CD8 T细胞，显示出强大的抗肿瘤效果。 团队还采用优先级指数（Pi）靶标筛选方法，发现药物Fostamatinib可以显著增强吉西他滨的抗癌效果，为优化胰腺癌治疗方案提供了新思路，也为患者带来更多的治疗选择。

中国科研力量闪耀国际舞台

沈柏用团队的研究不仅引领了胰腺癌多模态分析领域的发展，还彰显了中国科研力量在国际舞台上的重要地位。在近期召开的美国胰腺学会年会上，团队成员蒋玲曦与吴志翀分别发表了关于胰腺导管腺癌新型生物标志物、靶点及致癌机制的报告，进一步展示了团队在多组学分析和胰腺肿瘤干细胞研究中的深厚积累。

沈柏用总结道：“多模态分析与人工智能技术的结合，正在重新定义胰腺癌的诊疗模式。这一领域的突破不仅为精准医学的发展提供了新的方向，也为胰腺癌患者带来了切实的希望。”

来源：劳动报