01 利用人工智能诊断儿童癌症人工智能(AI)通过分析复杂的临床试验数据并预测结果,正在改变儿科癌症研究。人工智能处理大型数据集的能力增强了临床管理和诊断,有助于识别肿瘤中的基因突变。例如,2023 年 4 月,美国国家癌症研究所和弗雷德里克国家癌症研究实验室报告称,人工智能模型有效地预测了儿童癌症的进展,并帮助识别肿瘤中的基因突变。
02 日益重视早期筛查和诊断儿童癌症的早期筛查和诊断能够显著提高生存率和生活质量。生物标志物在早期检测中发挥着关键作用,使医护人员能够在癌症初期选择最佳治疗方案。例如,2024 年 1 月,《Cure》杂志报道称,生物标志物可以预测儿童癌症幸存者的心脏问题,展现了它们在改善早期诊断和治疗后护理方面的潜力。因此,早期发现不仅可以提高治疗效果,还可以降低癌症治疗的总体成本和经济负担。
2026年1月:阿斯利康宣布收购 Modella AI,旨在扩大双方现有合作,将人工智能基础模型和定量病理学工具整合到肿瘤学研究中。此次收购旨在加速生物标志物的发现,改进患者分层,并支持精准肿瘤学项目,包括儿科肿瘤学研究。
2025年9月:美国FDA批准了selumetinib颗粒剂用于治疗1岁及以上患有1型神经纤维瘤病(NF1)相关丛状神经纤维瘤的儿童患者。此次批准通过扩大分子靶向疗法的可及性,进一步支持了儿科肿瘤领域以生物标志物为导向的精准医疗方法。
2025年6月:随着肿瘤基因组分析在儿童癌症领域的广泛应用,Foundation Medicine扩大了其FoundationOne®CDx综合基因组分析平台在儿科肿瘤领域的应用范围。该平台支持识别具有临床意义的生物标志物和基因组改变,从而实现精准治疗方案的选择。
2025年5月:儿童癌症研究基金会(CureSearch for Children's Cancer)宣布扩大对转化儿科肿瘤研究项目的资助,这些项目专注于识别和验证儿童癌症的新型生物标志物。该计划旨在支持学术机构和生物技术开发商之间的合作,以加速生物标志物的发现和临床转化。