当标准治疗已经失效，还能怎么办？伦敦大学学院（UCL）的团队在一篇发表于 Cell Reports Medicine 的论文中介绍：他们与剑桥大学团队合作，开发出一种新型的治疗预测计算机程序——它利用一个人的详细遗传指纹（detailed genetic fingerprint），去探索哪些治疗（如果有的话）可能杀死其体内的癌细胞。
计算机模型进入癌症医学由来已久，近年来人工智能又为此开辟了新路。但研究者指出，与大语言模型相关的"传统"AI 具有"黑箱（black box）"特性——它如何得出结论是不清楚的——这在医学界引发了一定程度的怀疑。
因此，在为三阴性乳腺癌（triple-negative breast cancer, TNBC）——一种难治的癌症——推荐治疗方案时，UCL 团队转而使用了一种叫"符号 AI（symbolic AI）" 的人工智能。它依靠的是逻辑推理而非预测，而且内部运作机制清晰可见。
TNBC 是一种侵袭性强、生长快的乳腺癌，约占全部乳腺癌病例的 15%。
让"数字孪生"去对答案
为了检验这套方法是否有效，团队用计算机造出了"数字孪生（digital twins）"肿瘤——它们依据真实肿瘤的遗传信息构建，模拟的是参与 PARTNER 临床试验的 31 名患者体内的肿瘤。该试验全称为 Platinum and PolyAdenosine 5'-Diphosphoribose Polymerisation Inhibitor for Research and Treatment of Neo-Adjuvant Early and Relapse-Risk Breast Cancer。
随后，他们把试验里实际执行过的流程在计算机里重跑了一遍：在每个数字孪生上，分别施加单独化疗，或化疗 + 奥拉帕利（olaparib）（一种已知在某些情况下对 TNBC 有效的药物），并做了一组不施加任何治疗的对照模拟。
接着，他们把计算机模拟的结果与临床试验的真实结果作了比对，发现该计算机程序在 74% 的病例中正确预测了治疗是否会起效。
标准治疗失败后，还有哪些可能
数字孪生还给出了另一个方向的线索：对那些肿瘤对治疗反应不佳的患者，该怎么办。
在13 名未完全应答的患者中，模型为其中 12 名至少找到了一种可能改善结局的额外靶向治疗。
对其中 10 名患者，模型预测：额外的治疗可能引发足够强的应答，以至于事后在患者的乳房和淋巴结中大概率找不到浸润性癌。
辅助临床判断，而非取而代之
"通过我们这个基于符号 AI 的计算机模型，个性化虚拟肿瘤能给癌症医学带来多广、多有力的洞见，我们已初步展示出来了，"论文第一作者、UCL 癌症研究所（UCL Cancer Institute）教授 Jasmin Fisher 说。
"通过为那些对标准治疗无应答的患者找到治疗思路，我们的方法为数字孪生走进临床、成为医生制定治疗决策的工具铺了路，尤其是在 TNBC 这类难治癌症中。
"我们把计算机模型看作现有癌症临床实践的辅助，而不是替代品：它是一种产生新思路的方式，尤其关乎哪些蛋白质或基因可以被靶向——说得直白些，就是让患者的肿瘤重新对已有药物敏感，使那些治疗重新变得有效。
"过去，一些癌症专家对计算机模型抱有一定怀疑，这可以理解，尤其是当模型依赖的 AI 平台内部运作不可见时——也就是所谓的黑箱模型。
"我们用符号 AI 绕开了这个问题：它基于逻辑推理，平台如何得出答案一目了然，医生也能去追问、去检验。
"在实践中，模型推荐的治疗方案，经过更仔细的审视后，也可能被临床医生否掉——比如医生认为某药毒性太大。
"但它也可能引导医生去探索、并最终选定一个第三种方案——这个方案，他们原本可能不会走到。"
DNA 修复上的一处软肋
TNBC 是这样一类乳腺癌：癌细胞在雌激素受体、孕激素受体和 HER2 蛋白检测上均为阴性。由于这三种常见标志物都缺席，标准的激素疗法和 HER2 靶向药都不起作用。
它还常常带有一种叫同源重组缺陷（homologous recombination deficiency） 的状态，大约影响 15% 至 20% 或更多的病例。
这种状态意味着肿瘤能非常快、也非常危险地发生突变；但它同时也制造了一个重大的生物学盲区——用于阻断某种特定酶的药物可以杀死它。这种酶就是聚 ADP 核糖聚合酶（poly-ADP ribose polymerase, PARP），其正常功能是帮助受损细胞修复 DNA 单链断裂。
这类药物包括奥拉帕利。2016 至 2024 年间，由 Jean Abraham 教授与剑桥大学、剑桥阿登布鲁克医院（Addenbrooke's Hospital）的科学家共同领导的 PARTNER 试验，使用的正是奥拉帕利。UCL 团队在这项新研究中，与 Abraham 教授的团队展开了合作。
参考文献：Tumour Digital Twins Uncover Therapeutic Strategies in Triple-Negative Breast Cancer, Cell Reports Medicine (2026). DOI: 10.1016/j.xcrm.2026.103119. www.cell.com/cell-reports-medi … 2666-3791(26)00536-7
编辑：李丽
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