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首届肿瘤诊疗黑科技大会拉开帷幕!谁是精准诊断领域最“黑”科技?

作者: 陈宣合 2020-08-31 16:05

近十年,随着肿瘤治疗领域的高速发展,有越来越多的治疗药物及技术手段被研发并使用,但仍有巨大的未被满足的临床需求亟待大力开发。


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首届肿瘤诊疗黑科技大会开幕——机器人开场


基于此,由北京希思科临床肿瘤学研究基金会、良医汇主办,动脉网、华盖资本、医麦客联合主办的首届肿瘤诊疗黑科技评选活动拉开了帷幕。通过这场活动,我们可以一览国内目前对于肿瘤诊疗所做的最先进的尝试。

 

诺辉健康黑科技:居家肠癌早筛产品常卫清®

 

一直以来,结直肠癌的发病率和死亡率都处于较高水平,医疗成本巨大。据《全球癌症报告》数据显示,结直肠癌的发病率一直位居前三位;死亡率常年位居第二位。

 

2015年,我国结直肠癌发病率为9.88%,位于第三位,仅次于肺癌和肝癌,死亡率居于第五位,已经成为了影响中国人民身体健康,导致死亡的主要因素。其实,通过早期干预能够有效降低肠癌发病率和死亡率,90%的早期患者经过有效治疗能被治愈。

 

传统的肠癌检查手段多样,但各有优缺点,仍在一定程度上降低了人们进行肠癌早筛的依从性。加之国内民众主动去医院进行疾病早筛的意识薄弱,许多人错过了最佳的诊疗时期。

 

为了让更多的人参与到肠癌的早筛之中,诺辉健康推出了常卫清®这款居家肠癌早筛产品。诺辉健康科技有限公司业务拓展专家康悦女士对该款产品进行了介绍。

 

“常卫清®不受时间空间的限制,操作简单方便,无痛无创,提高了患者进行肠癌早筛的依从性。”康悦女士表示,这种居家检测方式可以大大地提高患者进行肠癌早筛的依从性。

 

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常卫清®通过应用多靶点粪便FIT-DNA联合检测技术,通过检测KRAS基因突变、甲基化、血红蛋白等多维度全面捕获了早期病变信号,扫除了肠癌筛查的“盲区”,提高了检测准确性。

 

据康悦女士介绍,常卫清®对肠癌的检测敏感性为97.5%,对腺瘤的检测敏感性为53.1%,特异性为88.1%。年检测阳性率稳定在 9%±1%。

 

德尚韵兴医疗黑科技:超声AI助力癌症早筛

 

同样是助力癌症早筛,德尚韵兴医疗科技则眼光独具,把目光放在了超声领域。

 

该公司将AI技术率先应用到超声领域,十分博人眼球。德尚韵兴产品研发总监胡海蓉女士从传统超声诊断存在的痛点入手,介绍了该公司独创的深度学习开发平台DE-LIGHT。

 

传统的超声诊断的痛点包括特征判断主观性强、特征无法进行精确量化,存在观察者差异。同时,由于超声的判断特征较少,在良恶性的判断上存在局限性。再加上许多特征只能意会不能言传,专家经验的传承也面临着困难。超声特征的多重组合更是让良恶性肿瘤的判别变得扑朔迷离。

 

“人工智能算法很好的解决了这些问题。”胡女士介绍道。通过将已经确诊的大规模多样化的患者病例数据样本进行分析,德尚韵兴打造了深度学习技术平台——DE-LIGHT。

 

无需人为定义特征,该系统机器能自动提取共性特征,进行良恶性肿瘤的统计分析。不受主观因素影响,无须把特征量化和语言抽象表达,还能精准记住训练过的所有大规模样本特征是AI区别于人进行统计分析的优势所在。跟手术病理金标准结果相比,德尚韵兴的超声甲状腺癌AI辅助诊断系统判断良恶性的准确率在85%-90%。

 

胡女士表示,超声不仅无辐射问题,价格也相较低廉,在基层医院得到了广泛的使用。AI技术助力超声诊断无疑会大大加快推进癌症的早筛早诊早治。

 

至本医疗黑科技:二代测序融合检测实体瘤

 

不同于前两家公司,至本医疗科技走的是更精准的肿瘤检测之路。

 

借助荷马史诗《伊利亚特》中一种不死怪兽的辟喻,至本医疗研发部副总裁王维峰先生表示,融合有时是危险的,基因融合也是一样。

 

由于基因融合导致细胞信号通路持续激活,细胞受到刺激进行无限分裂增殖,最终发展变成肿瘤。基因融合往往传递着一种危险的信号。


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如何找到基因融合位点,“对症下药”,是下一代测序技术——NGS目前的部分使命。NGS不仅是基因组学的重要研究手段和工具,也是驱动精准医学愿景得以实现的技术因素之一。

 

从20年前的首个靶向药伊马替尼(BCR-ABL融合),到首个“广谱抗癌药”拉罗替尼(NTRK融合),基因融合检测在肿瘤临床治疗和诊断发挥着越来越重要的作用。如何利用NGS实现肿瘤患者基因融合靶点的精准检测,至本医学在这一领域做了努力。

 

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至本医疗的独有算法通过降噪、重排分组、support reads精确查找等方式提高了对基因融合的检出率和准确性,解决了NGS在检测基因融合方面存在的难点。至本医疗能够检测到罕见基因的融合形式以及复杂重排。

 

由于考虑到DNA检测融合不完全,至本医疗还提供了RNA测序检测融合,解决了DNA检测存在的局限性,做到“一网打尽”所有变异形式,保证所有类型靶点一次检测,全面检出。

 

目前,至本医疗已经检测到数千融合型肺癌患者,助其发现基因融合异常位点,从而选择出合适靶向抗癌药物。相信这一技术的持续研究推进,能使未来更多患者受益。

 

求臻医学黑科技:ChosenOne599泛癌种基因检测方案

 

求臻医学同样在NGS技术领域进行了深入挖掘和布局。该公司推出了ChosenOne599泛癌种基因检测方案助力肿瘤的精准诊疗。求臻医学的首席医学官王东亮先生对此作了介绍。

 

ChosenOne599在Panel的设计上,全面覆盖了FoundationOne CDx和 MSK-IMPACT,包含国人肿瘤高频突变位点,能够提示遗传风险及化药不良反应。

 

ChosenOne599的检测内容包括多种靶向治疗基因、肿瘤遗传易感基因、化疗药物代谢位点、国人肿瘤高频突变基因、肿瘤信号通路基因和免疫治疗标志物等,能够检测包括点突变、插入缺失、基因扩增、基因融合四种变异类型,实现一次检测,两种组学分析(基因组学分析和转录组学分析)。

 

同至本医疗一样,求臻医学将DNA融合基因检测与RNA检测并行,提高了基因融合检出率。

 

Chosen Duplex-UMI技术是求臻科技的一个亮点。UMI是一串寡核苷酸的统称,是随机碱基随机组合的短片段和酸序列。求臻科技对每一个文库序列都进行了双端UMIs标签标记。利用该标签,可以区分错误位点与真实突变位点,将测序错误率降低至0.007%以下,最大程度降低因交叉污染带来的假阳性突变。

 

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最后,王东亮先生对求臻医学的MSIsensor2做了强调。他表示,MSIsensor是首个基于NGS到MSI状态预测算法与软件,被美国FDA推荐为NGS-MSI检测标准。求臻医学的MSIsensor2却是MSIsensor的新进化。相比之下,MSIsensor2检测速度更快,准确率更高,通用范围也更广。

 

在此次肿瘤诊疗黑科技大会上,至本医疗和求臻医学的NGS技术引起了专家教授的广泛讨论,两家研究NGS的公司并行竞争,究竟谁更“黑”?谁更“亮”?能否通过公司联合、技术上的组合变得既“黑”又“亮”?专家们对此寄予了厚望。

 

Akoya Biosciences黑科技:Opal多重荧光病理检测技术

 

暂时告别烧脑的技术性介绍,美国Akoya Biosciences的资深产品专家钱帮国先生为大家带来了一场视觉盛宴。

 

Akoya Biosciences利用Opal多重荧光病理检测技术,对病理切片中不同的肿瘤生物标记物做了多种荧光色彩的标记。通过色彩的强烈对比,临床医生看到了一副更加生动和清晰分明的病理图像。

 

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Opal多标记技术摒弃了传统多标记方案(单标+连续切片),实现在同一切片进行多色标记,提高了标记的稳定性和准确性。

 

钱帮国先生表示,Opal多重荧光病理检测技术通过对肿瘤免疫微环境进行检测、评估,不仅能够预测肿瘤的复发风险,还能反馈细胞疗法的具体治疗效果。

 

如今免疫细胞疗法大热,该疗法被看做是肿瘤治疗的突破性技术。免疫细胞疗法利用患者的自身免疫系统进行肿瘤治疗,但治疗的具体效果往往得不到展示,也就难以判断相应的细胞治疗方法是否为最佳疗法。

 

通过Opal多重荧光标记,病理区域的内部情况能够得到一个清晰可视化的展示。此时,临床医生能够根据病理图像具体判断患者的治疗情况,及时发现治疗方案在患者治疗过程中出现的问题,并判断该治疗方案是否有效,从而为患者制定进一步的治疗方案奠定了很好的基础,避免了无效、错误治疗。

 

考虑到不同临床医生群体的不同需求,Akoya细心设计了图像的明场-荧光界面的一键切换。钱帮国先生对此作了展示。Akoya的Unmixing光谱拆分技术基于多光谱数据的精确信号拆分,适用于传统明场IHC和多色荧光免疫组化。


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除了图像的“靓丽”展示,Akoya的智能化自学习图像分析软件还给出了图像背后严密的数据分析,让临床医生能够更加直观的看到到图像背后的数据呈现。

 

透彻影像黑科技:AI赋能未来病理

 

无独有偶,透彻影像在病理影像显示的清晰度方面也是下足了功夫。但两家公司的研究思路则大相径庭。本土的透彻影像更想解决国内病理医师的资源和效率问题。

 

据统计,中国目前约有一万名注册在案的病理医师。而根据WHO的建议,中国需要的病理医师应是目前人数的10倍。培养出一批优秀的病理医师需要时间。在病理医师人数不能显著增长的情况下,提高病理医师的效率就变得迫在眉睫。

 

病理报告在临床医生为患者制定进一步的治疗策略上至关重要。但传统的病理图像纷繁复杂,要想纷繁复杂的图像信息中看出患者的病灶所在,离不开临床医生多年的专业知识和经验积淀。

 

透彻影像CTO王书浩先生表示,其公司通过AI深度学习算法,已经完成了从传统病理到数字病理、从数字病理再到智慧病理的飞跃。

 

基于自动化机器学习技术,透彻影像攻克覆盖了多器官的病理诊断深度学习模型。目前,透彻影像主要拥有两个病理诊断平台:人工智能诊断平台ThoroughInsightsTM |透彻洞察和精准病理诊断平台ThoroughMapTM | 透彻深视。

 

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基于该库资源,当医生进行取材/制片/拍照后,人工智能病理诊断平台会自动进行扫描上传和快速分析,进行恶性肿瘤的识别,标明相关肿瘤可能病灶区域,同时生成报告,辅助医生进行诊断。

 

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该平台极大地减轻了医师的工作负担,提高了病理医师进行病理诊断的效率。在保证医疗质量的同时,还降低了潜在的医疗风险,防止医师出现漏检、错检的情况。

 

通过病理诊断,将癌变区域复原到标本上是内镜粘膜下层剥离术(ESD)不可或缺的环节。但病理医生需要在显微镜下根据切片癌变区域的位置复原到大体标本上,不仅花费大量时间,准确率也低。而ThoroughInsightsTM以更快捷,更精准的方式解决了该问题。

 

在此次的肿瘤诊疗黑科技大会的精准诊断会场上,六位参会选手纷纷亮出了自家公司的王牌产品和技术,这些黑科技产品和技术令全国各地的肿瘤专家们眼前一亮。从会议开始到最终结束,专家们关于这些产品和技术谁最“黑”、谁最“亮”的讨论一直没有停止。

 

临近会议尾声,李进教授协同华南肿瘤学国家重点实验室的贝锦新教授、复旦大学附属肿瘤医院胸外科主任陈海泉教授、君联资本的投资副总裁陈东文先生作为点评专家,围绕这些黑科技产品和技术的亮点和六位参会的公司代表们进行了圆桌讨论,发表了对于这些黑科技产品和技术的未来展望。

 

在会议的最后,李进教授表示热切希望这些黑科技能够深入基层医疗,为中国的肿瘤诊疗带来变革的潮流,从而推动“健康中国2030”规划早日实现。

 

关于肿瘤诊疗的黑科技探索仍在继续。

 

敬请期待肿瘤诊疗黑科技大会的其他专场,继续这场肿瘤诊疗探索的知识盛宴。

注:文中如果涉及企业数据,均由受访者向分析师提供并确认。
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陈宣合

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