您当前的位置：首页 > 医药健康

纪念斯隆-凯特琳癌症中心与亚马逊云科技携手，加速人工智能驱动的癌症创新

2025-02-25 15:11:51

此次合作将深度融合人工智能技术，推动转化研究领域的创新突破，旨在显著提升患者护理水平与治疗效果

北京2025年2月21日 /美通社/ -- 亚马逊云科技宣布与全球领先的癌症研究机构纪念斯隆-凯特琳癌症中心（Memorial Sloan Kettering Cancer Center，MSK）达成合作，利用人工智能（AI）、高性能计算（HPC）等云技术加速癌症领域的研究突破。据美国国家癌症研究所统计，预计到2040年，每年因癌症导致的死亡人数将高达1500万。此次合作将MSK在癌症研究和临床治疗方面的专业优势与亚马逊云科技的先进技术紧密结合，在应对全球健康领域最为紧迫的挑战之一——癌症问题上，共同迈出了坚定的一步。

深挖数据价值，发掘肿瘤学研究新洞察

与MSK"终结癌症，守护生命"（Ending Cancer for Life）的使命相契合，亚马逊云科技将为其提供先进的工具与技术支持，助力MSK从多年临床研究与癌症治疗中挖掘深层洞察。这一创新合作将整合去标识化的基因组、影像及临床数据，为MSK AI驱动的癌症研究与个性化治疗开发打造一个强大的数据基础。最终为MSK的癌症研究建立一个能够追踪长期变化的高质量数据库，同时作为与合作伙伴验证和改进癌症研究的重要依据。

MSK首席战略官Anaeze Offodile II博士表示："MSK与亚马逊云科技的合作基于我们共同的愿景和承诺，即加速癌症创新从构想到落地的进程，从而挽救更多生命。实现这一目标的关键在于充分利用亚马逊的规模化优势及其在技术领域的深厚专长，进一步推进我们的AI基础设施与流程建设，其中包括大语言模型（LLM）的深化应用。"

借助Amazon Bedrock和Amazon SageMaker，MSK可以利用大型语言模型突破AI模型构建中的数据质量瓶颈。通过安全微调去身份化的患者数据，能够实现数据密度与处理速度的双重提升，并提供AI模型性能的验证平台，增强模型输出的可信度。得益于此，MSK的研究人员及医疗服务提供者能够更加精准地追踪患者癌症随时间发展的轨迹，并以可计算的方式呈现。结合先进的肿瘤学和临床响应预测，这种数据驱动的方法不仅有助于发现新的科研洞察，还将推动个性化治疗发展、改善患者护理体验。

亚马逊云科技全球公共医疗与生命科学副总裁Dave Levy表示："纪念斯隆-凯特琳癌症中心（MSK）在跨越一个世纪的肿瘤护理过程中积累的癌症研究经验和海量数据资源，与亚马逊云科技先进的云计算和AI能力相结合，共同打造了一个强大的创新引擎。MSK与亚马逊云科技怀有共同愿景，即运用技术改善患者护理与体验，我们对于此次合作将如何加速以患者为中心的癌症发现和精准医疗充满期待。"

增强MSK创新实力

在亚马逊云科技的支持下，MSK将进一步扩展其创新中心（Innovation Hub）、初创企业生态系统，并深入推进AI在药物发现领域的应用研究。

MSK创新中心（iHub）：自2020年成立以来，iHub已成为连接MSK创新者与前沿科技企业的桥梁，共同以数字化的手段应对肿瘤领域的复杂挑战。如今，MSK与亚马逊云科技携手，计划通过组建一支专注于AI创新的专项团队，进一步扩大iHub的辐射影响力。这支团队将依托专项资金支持，并借助亚马逊云科技在AI和科技初创企业领域的专业知识，推动技术试点项目的实施，旨在改进和验证癌症领域的创新应用。此外，双方的合作还将助力MSK创新中心挑战赛（Innovation Hub Challenge）的持续举办。这一项目为初创企业提供MSK的丰富资源，借助AI和云技术的强大力量来解决多样化的挑战，初创企业将在多个维度上推动肿瘤领域的技术进步，从新型疗法的研发，到临床试验的优化，再到患者就医体验的全面提升。
AI技术发展基金：MSK设立的AI技术发展基金，旨在通过战略投资，全力支持MSK的研究人员及临床医生在AI领域的创新研发。该基金将专注于具有重大影响力的AI项目，以期为肿瘤患者带来实质性益处。试点项目将于2025年正式启动。
全新的创业及初创企业孵化器：亚马逊云科技将为MSK全新的创业和初创企业孵化器计划提供支持，包括通过亚马逊云科技提供的云服务、指导、以及广泛的交流合作机会，有效推动产品的商业化进程。
AI赋能药物发现：此次合作将推动高需求癌症及罕见病适应症治疗方法的发现进程。借助亚马逊云科技先进的药物发现工作台（Amazon Drug Discovery Workbench），MSK的研究人员能够简化药物开发的早期阶段，高效筛选数以百万计的化合物，迅速锁定潜在的候选药物。此外，亚马逊云科技的高性能计算资源，如Amazon ParallelCluster，将大幅加速复杂模拟和冷冻电镜（Cryo-EM）数据处理，这些任务对于深入理解分子层面的蛋白质结构和药物相互作用至关重要。这种集成方法旨在构建一个强大的临床阶段治疗药物管道。通过大幅降低传统药物研发方法所需的时间和成本，这项合作有望更快地为患者带来挽救生命的创新疗法。

本文RSS来源：美通社

TAG：