韩国峨山医疗中心联合美国机构开发AI放射性药物治疗平台

韩国首尔峨山医疗中心研究团队21日宣布，近期入选韩国保健福祉部组织的“2026年韩美创新成果研发新支持项目”，将联合美国研究机构开发基于人工智能的放射性药物治疗平台，用于探索对传统疗法反应不佳实体瘤的新治疗策略。

该团队由首尔峨山医疗中心消化内科明承宰、核医学科吴承俊、肿瘤科柳昌勋、病理科郑炳冠、乳腺外科孙炳浩等教授组成。项目将结合首尔峨山医疗中心的大规模临床和病理数据、埃默里大学的人工智能数字病理分析技术，以及凯斯西储大学和克利夫兰大学医院的病理与临床研究能力，建立覆盖药物开发、患者筛查和疗效预测的精准医疗系统。

研究聚焦胃癌、结直肠癌、胰腺癌和乳腺癌等实体瘤。此类肿瘤往往具有复杂的肿瘤微环境，包括癌细胞、成纤维细胞、免疫细胞和血管等成分。特别是在纤维化明显的肿瘤微环境中，治疗药物更难有效到达癌细胞，导致治疗耐药性增加，临床可选方案有限。

项目主要沿两条技术路线推进。一是复杂靶向放射治疗技术C-TRACER，开发能够同时靶向癌细胞和肿瘤微环境的放射性药物治疗技术;二是伴随诊断技术CATCH，通过人工智能分析数字病理影像、空间组学数据等多源患者数据，筛选适合接受治疗的患者，并预测其治疗反应。

在治疗靶点方面，联合靶向放射治疗技术将主要存在于癌细胞中的CLDN18.2蛋白，以及在肿瘤微环境中增加的LRRC15作为核心靶点。LRRC15与肿瘤周围癌相关成纤维细胞等成分有关。研究团队计划基于这些靶点，利用治疗性放射性同位素开发放射性治疗候选物，并验证其肿瘤靶向性、治疗效果和安全性。

伴随诊断技术则将整合数字病理图像、用于验证癌组织内基因和蛋白质局部分布的空间组学数据、患者临床信息以及临床前治疗结果，对肿瘤靶点表达和肿瘤微环境特征进行定量分析，从而开发患者筛选和疗效预测方法。

据介绍，该研究希望通过把放射性药物开发与人工智能患者分层、早期疗效预测连接起来，提高临床开发效率，并降低研发风险。明承宰教授担任该项目首席研究员，东亚Aptis、Geninus、Edith Biotech等韩国企业参与研究。

明承宰表示，该研究的特点不仅在于开发新的放射性药物，还在于利用人工智能预测哪些患者更可能从治疗中获益。研究团队希望通过结合靶向癌细胞和肿瘤微环境的新型治疗方式，以及更精准的患者筛选技术，为治疗选择有限的实体瘤患者提供新的治疗机会。