近日，领先的数字病理学公司Paige宣布开发了一种人工智能（AI）应用程序（App），可以检测17种不同组织类型的癌症，包括皮肤、肺和胃肠道，以及多种罕见的肿瘤类型。
该新App是利用Paige公司一种名为Virchow的基础模型开发的，该模型允许开发人员使用400多万张数字化切片来训练多种癌症类型的模型。这与开发AI模型的传统方法截然不同，传统的AI模型被训练为一次检测一种组织类型，这可能需要几个月或几年的时间才能完成构建。Paige公司表示，这是首次在基于AI的癌症诊断中将进行临床级应用。
通过分析病理图像，使用AI来实现精准医疗和决策支持系统，有可能彻底改变癌症的诊断和治疗。这种应用将取决于模型捕捉病理图像中观察到的不同模式的能力。为了应对这一挑战，Paige提出了计算病理学的基础模型Virchow。 Virchow是一个视觉变形模型，是基于DINOv2算法的自我监督学习开发的，具有6.32亿个参数，训练了来自不同组织和样本类型的150万张HE染色的整张切片图像，这比以前的工作高几个数量级的数据。数字病理学基础模型Virchow的训练数据集(a-d)、训练算法(e)和应用(f)概述。
Paige此次宣布的App是基于Virchow模型开发的一种泛癌检测系统，在17种不同的癌症类型中总AUC为0.949，同时在7种罕见癌症类型中也达到0.937的AUC。相对于Paige开发的其他模型，Virchow嵌入能够在所有癌症类型中实现最佳的癌症检测性能，并且在罕见癌症中性能保持稳健。Virchow模型设置了最先进的内部和外部图像水平基准和切片生物标志物预测任务。性能的提高突出了在大量病理图像数据集上进行训练的重要性，这表明扩展数据和网络架构可以提高许多高影响力的计算病理学应用的准确性。Virchow, Phikon或CTransPath模型的泛癌检测性能。
Paige AI科学部主任Siqi Liu博士表示：“由于用于构建基础模型的数据集的规模、质量和多样性，我们的Virchow基础模型取得了早期成功。MSK研究中心的独家授权协议使得Paige可以访问全球最大、最受关注的病理学数据集之一，其中包括2500万张病理切片以及高质量的专业注释。这使我们能够利用尖端的深度学习方法来训练系统，以检测常见、复杂甚至罕见癌症。Paige的系统为病理学研究提供了最强大的工具，可用于癌症诊断、预后、生物标志物开发和选择进行精准治疗的患者。”
Paige首席执行官Andy Moye表示：“Paige专注于开发临床级数字病理学和AI技术，因此将寻求FDA对我们基于基础模型技术的任何产品的监管监督。我们认为FDA的批准对于确保AI在各种肿瘤类型诊断中的应用符合监管和安全标准至关重要。”
作为临床级AI病理学领域的领导者，Paige是2018年从MSK癌症中心拆分出来的，并宣布完成2500万美元的A轮融资，旨在通过AI更好地分析癌症病理。Paige最初使用MSK癌症中心的数字化切片，现在已与45个国家的1,000多个其他机构合作，继续在超过400万张数字化癌症样本切片的基础上进行开发。
2021年9月，Paige成为第一家AI数字病理诊断获得FDA批准上市的公司，其Paige Prostate软件获得了FDA突破性设备称号。Paige Prostate软件可以识别前列腺病理切片图像上的癌细胞，协助医生读片，提高检验的速度和准确率。这一批准被称为病理学150年来的最大突破。Paige Prostate算法是基于来自44个国家/地区的15,000多名癌症患者的近45,000张去识别化数字化切片图像开发的。发布于Nature子刊的研究表明，Paige Prostate算法对前列腺癌、基底细胞癌和腋窝淋巴结转移乳腺癌的AUC均高于0.98。在供FDA评估的临床研究中，16位病理学家检查了527幅前列腺活检切片数字图像（171幅癌症和356幅良性）。对于每张图像，病理学家都完成了两次评估，一次没有Paige Prostate的帮助（无辅助阅读），另一次有Paige Prostate的帮助（辅助阅读）。与病理学家的评估相比，Paige Prostate将癌症诊断检测提高7.3%，同时将假阴性诊断减少70%，假阳性减少24%。Paige已获得针对乳腺癌和前列腺癌的两项软件的CE认证，包括对肿瘤样本进行评级，提供预后和指导治疗计划的能力。在获得两个欧洲批准后，Paige于2021年1月宣布获得了1亿美元的C轮融资，以促进其作为临床应用的生物标记物的软件开发。此前，Paige完成了6000万美元的B轮融资。目前，Paige与多家医疗研究机构和生物制药公司合作，共同开展研究和临床试验，以验证其技术在诊断和治疗癌症方面的有效性和安全性。2023年9月，Paige宣布与科技巨头微软展开合作，双方计划建立全球最大的基于图像的AI模型，该模型将用于识别癌症。Paige曾使用来自50万张病理切片的超过10亿张图像，开发了第一个大型基础模型。此次与微软的合作将开发一个新的AI大模型，包含数十亿的参数和变量，规模是前所未有的。继AI影像筛查之后，AI病理诊断或是医学AI突破的新方向。Paige称，这个新的AI大模型不仅能够识别出常见癌症，还能够识别一些极难诊断的罕见癌症。研究人员希望它最终可以帮助医生应对人手短缺和病例数不断增加的难题。此次公布的新泛组织App就是通过Paige与微软的合作开发的，目标是捕捉反映癌症复杂性的更细微的特征，并提供更准确、更个性化的诊断。Paige表示，随着使用Virchow开发该App，其利用一系列不同数据检测癌症的能力比单独诊断具有更广泛的影响。Paige技术部高级副总裁Razik Yousfi表示：“除了多组织功能之外，Virchow基础模型及其嵌入式的使用还可以作为跨整个医疗保健连续体的各种上游和下游App的关键构建块。通过将基础模型的输出与来自其他模式的数据类型相结合，包括基因组学、放射学和其他健康数据，人们可以对癌症的性质、行为和对特定治疗的反应获得指数级的深入见解。”
1.https://www.insideprecisionmedicine.com/topics/oncology/paige-develops-pan-tissue-ai-enabled-cancer-detection-technology/2.https://arxiv.org/pdf/2309.07778.pdf
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