AI在AACR 2026上不再是“辅助工具”，而是被明确列为旗舰主题——从数据到临床决策的转化正在加速。AI衍生的H&E生物标志物在II期NSCLC中实现精准HR分层；因果机器学习可预测DCIS患者对内分泌治疗的差异化获益（差异从+2.9到-4.5个月）；AI辅助小分子药物设计已进入10项临床研究。赛业生物这份报告揭示了一个清晰的判断：AI正在成为肿瘤学研究的“新范式”。
AI驱动病理与影像分析——从形态学到分子预测
AI衍生H&E生物标志物实现精准分层
AI衍生的H&E生物标志物（摘要6725）在II期NSCLC NEPTUNE研究中实现精准HR分层，预测免疫治疗与化疗的差异化生存获益。这一突破意味着AI可以从常规病理切片中提取超越人眼识别能力的分子信息，将形态学数据转化为可指导治疗决策的生物标志物。
空间组织学AI预测免疫治疗响应
空间组织学AI（TNBC，摘要6752）通过绘制B细胞/免疫信号的空间分布，精准预测阿替利珠单抗的疗效响应。这标志着AI不仅识别“有无”生物标志物，更能理解免疫细胞在肿瘤微环境中的“空间关系”——位置比数量更重要。
CAPTYN肝癌预后模型训练集AUC达0.93
CAPTYN肝细胞癌预后模型（摘要4221）基于6个变量的机器学习模型，可预测阿替利珠单抗+贝伐珠单抗的疗效，训练集AUC达0.93。这一高精度模型为肝癌免疫治疗的个体化决策提供了有力工具。
因果机器学习与个性化治疗——从群体平均到个体差异
ITE预测揭示患者间巨大异质性
因果机器学习（AFT-BARTITE，摘要2507）可对DCIS患者按内分泌治疗获益程度精准排序（p=0.03）。预测ITE（个体治疗效应）范围：阿那曲唑相较他莫昔芬的DFS差异从+2.9到-4.5个月不等，呈现显著患者间异质性。同一治疗方案对不同患者可能产生截然相反的效果——这是群体平均数据无法揭示的。
三大因子与阿那曲唑最大获益相关
药物预测因子分析显示，年龄、粉刺样坏死及黑人族裔这三个影响因子与阿那曲唑获益最大相关。因果机器学习不仅预测疗效，还能识别“谁最可能获益”，为精准患者筛选提供依据。
AI与药物研发——从辅助工具到分子设计引擎
AI辅助小分子药物设计进入10项临床
AI在小分子药物研发中的应用快速扩展，10项临床研究涉及AI辅助分子设计。AI从化合物虚拟筛选、ADME预测到分子生成的全链条渗透，正在缩短药物发现周期、降低研发成本。
多模态AI肿瘤疫苗——个性化新抗原疫苗潜力凸显
多模态AI肿瘤疫苗领域，2项临床数据集凸显个性化新抗原疫苗的强大潜力。AI整合基因组、转录组、蛋白质组和免疫原性数据，可实现个体化新抗原的快速预测和验证，将疫苗开发周期从“年”压缩到“周”。
战略洞察——AI如何改变肿瘤学研发
从群体治疗到个体化医疗的范式转变
高精度AI模型与因果机器学习正推动肿瘤学从“基于群体的治疗”向“真正的个体化医疗”转变。这一转变涉及三个层面：患者分层——从粗放的临床特征到精准的分子预测；治疗选择——从“标准方案”到“个体最优方案”；研发策略——从“大样本临床试验”到“富集设计、精准入组”。
前瞻性验证与全球可及性是下一优先事项
AI模型的临床转化需要前瞻性验证——回顾性数据再漂亮，也需要前瞻性临床试验证明其能改善患者预后。同时，AI工具的高门槛可能加剧医疗资源不平等，保证药物和诊断工具的全球公平可及是接下来的关键优先事项。
