编辑/凯霞
在未来 20 年，全球癌症病例数可能增加 60%，而病理学家的数量相对于这种诊断需求有所减少，因此迫切需要加快病理学的进步。病理学——尽管是诊断的基础——尚未数字化，这一事实进一步加剧了这个问题。
癌症诊断技术公司 Paige 使用机器学习帮助病理学家根据组织样本图像做出更快、更准确的癌症诊断。Paige 技术还帮助生命科学公司为患者评估和设计个性化治疗。
机器学习做出更快、更准确的癌症诊断
2018 年，Paige 从纪念斯隆凯特琳癌症中心（Memorial Sloan Kettering Cancer Center）拆分出来，宣布正式成立。同时，Paige 还宣布完成了 2500 万美元的 A 轮融资。这家初创公司专注于检测前列腺癌和乳腺癌，计划扩展到其他疾病。
去年 12 月，该公司获得了针对乳癌和前列腺癌的两项软件 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。
Paige 的前列腺癌诊断技术是第一个为病理学或肿瘤学设计的 AI 产品，获得美国食品和药物管理局 (FDA) 突破性设备（Breakthrough Device）称号。
今年 1 月，这家初创公司在 C 轮融资中筹集了 1 亿美元，以促进其作为临床应用的生物标记物的开发。
「这项投资重申了 Paige 平台在临床和生物制药药物开发应用中的巨大潜力，」 Paige首席执行官 Leo Grady 在一份声明中说。「这些资金将使我们能够在肿瘤学内外构建更多基于 AI 的产品，将这些产品提供给全球的实验室和临床医生，并在工程和商业功能方面投资于我们的人才。」
Paige 希望帮助医生更早发现癌症，提出有效的治疗方案，并防止因假阳性而进行不必要的手术。今年 5 月，该公司宣布与 Quest Diagnostics 合作开发软件产品，这些产品可以发现以前可能未知的癌症标志物，帮助病理学家和肿瘤学家更好地诊断前列腺癌、乳腺癌和其他类型的癌症。
今年 6 月，Paige、牛津大学和英国国家卫生服务 (NHS) 区域合作伙伴赢得了享有盛誉的来自 NHS Accelerated Access Collaborative 的第 4 阶段医疗保健人工智能奖，用于评估 Paige Prostate 前列腺癌检测系统。
Paige Prostate 是一种基于临床级 AI 的诊断软件系统，可帮助病理学家用于检测、分级和测量从有患前列腺癌风险的患者身上获得的活检组织中的前列腺肿瘤，1 和其他类似系统。这些采用指南将使人工智能技术和先进算法在 NHS 中进一步推广，以帮助诊断复杂疾病。
「Paige 很自豪能与这个多学科专家团队合作，展示数字病理学工具在常规临床使用中的影响，」Paige 首席执行官 Leo Grady 博士说。「与我们的合作伙伴一起，我们期待着可能开创一个由人工智能技术驱动的临床诊断新时代，使整个 NHS 的患者和细胞病理实验室受益。」
强大的 AI 技术团队
Paige 的机器学习团队由具有深度学习专长的博士、软件工程师和高质量计算专家组成。其创始人Thomas Fuchs 博士被誉为「计算病理学之父」。
Paige 创始人 Thomas Fuchs。
「肿瘤学是一门复杂的、专业的医疗学科，只有翔实的、海量的数据再加上具有数十年丰富经验的研究人员才能确保计算机模型完成艰巨的任务，」 Fuchs博士说，「我们将使计算病理学能够扩展到实现智能化定量临床模型所需的规模，并促进数字病理学的广泛使用。」
Paige 创始人之一 David Klimstra 博士。
Paige 的联合创始人 David Klimstra 博士说，癌症患者应该尽快得到准确的诊断，但是我们目前的方法是耗时的、昂贵的和主观的。「我相信，Paige 将帮助病理学家更好，更快地发现疾病。通过计算病理学，病理学家可以将他们的工作转向更复杂的任务，如将组织学检查结果与其他诊断分析结合起来」 他补充道。
Paige 首席执行官 Leo Grady。
Leo Grady 现在是 Paige 的首席执行官。Paige 希望帮助医生更早发现癌症，提出有效的治疗方案，并防止因假阳性而进行不必要的手术。
「我们的技术确实具有变革性，」Grady 说。「这将帮助病理学家提高效率，做出更高质量的决定，并更快地将结果返回给患者。它最终也会降低医疗保健系统的成本。」
Paige 现在正寻求将其技术用于诊断以外的领域。Grady 说，公司希望通过训练 AI 来理解某些类型的肿瘤和某些药物疗效之间的相关性，从而能够预测患者的治疗方案。
Grady 于 2019 年加入 Paige，他说：「 Paige 为他提供了通过人工智能影响世界的机会。」
今天的癌症病理学包括在显微镜下检查组织样本以进行诊断。但是组织和疾病标志物可能差异很大，因此，病理学家通常会寻求第二意见或进行更多测试。
Paige 的技术通过数字化简化了这个过程。该公司拥有来自斯隆·凯特琳纪念医院（Memorial Sloan Kettering）的数万张已分析过的病理切片的专有权，并将它们扫描到其系统中，以创建高分辨率图像数据库。该公司专有的机器学习系统经过训练，可以检测图像中与疾病预后相关的模式。
当新的组织扫描进入时，系统可以根据其训练对其进行分类。Grady 说，病理学家不用打电话给同事或做额外的测试，而是可以使用基于人工智能的系统更快速、更容易地做出决定。
他和同事最近发表的研究结果（
https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/33904171/）表明，Paige 的前列腺测试将诊断时间缩短了约 65%，并且在四名最初没有被三位经验丰富的组织病理学家诊断出的患者身上发现了前列腺癌。
Grady 表示：「我们的愿景是：创造一个世界，让患者可以深入、全面地了解他们的生物学，从而将诊断转化为有效的个性化治疗。」
参考内容：https://spectrum.ieee.org/ai-diagnosis-cancer
公司官网：https://www.paige.ai/
