身体出现不适去医院检查，为什么往往一查就是中晚期？肿瘤治疗后如何才能提前预判是否耐药或复发？这不仅是无数癌症患者与家属最揪心的痛点，也是现代肿瘤医学面临的核心难题。传统影像筛查存在辐射且成本高昂，液体活检价格不菲且多为单次静态评估，难以捕捉体内肿瘤动态演变的微弱信号。近日，国际顶级学术期刊《Cell》发表了一项革命性研究：国际团队成功开发出多模态Transformer模型Oncoformer，仅凭患者日常积累的常规体检、电子健康记录（EHR）和普通胸部X光片，即可实现癌症早筛、病理分期、疗效应答及复发预警的全周期精准预测。
什么是Oncoformer？打破数据壁垒的肿瘤多模态AI
每个人在日常就医、体检中沉淀的血常规、生化指标、生命体征以及基础影像，构成长达数年乃至数十年的数字化健康轨迹。在肿瘤萌芽或演进阶段，机体往往已出现极其隐匿的全身性生理指标波动。Oncoformer正是基于中国肿瘤多模态预测与监测研究（COMPASS）队列中367万人群、1770万次就诊大数据训练而成，并在英国生物银行（UKB）等超50万人的独立队列中完成了严苛验证。
Oncoformer模型整体研究设计与队列构建
该模型采用创新的双编码器架构，将患者纵向时序健康数据与胸部X光片映射至统一特征空间。研究发现，不同肿瘤在AI空间中呈现出特异性的生理印记：例如肺癌主要表现为全身性炎症指标改变，而肝癌则以肝功能相关酶学指标的动态演变为核心特征。
图1. COMPASS多模态预测框架
常规指标提前1年预警：癌症早筛效能如何？
早发现是决定癌症能否治愈的关键分水岭。Oncoformer展现出了强大的泛癌种诊断与早期预测能力，其预测效能随随访时间跨度的延长而显著增强。对于拥有10年纵向体检记录的患者，AI能够灵敏捕捉到发病数年前机体微弱的生理扰动。
| 评估维度/预测任务 | 模型预测效能（AUROC） | 临床转化价值 |
|---|---|---|
| 泛癌综合诊断能力 | 0.956 | 高效识别体内潜在肿瘤病灶 |
| 提前1年癌症发病预警 | 0.869 | 窗口期大幅提前，变被动确诊为主动干预 |
| 提前6个月癌症发病预警 | 0.884 | 进一步锁定极高危人群进行精准排查 |
| 前列腺癌发病预测 | 0.966 | 显著优于单一前列腺特异性抗原初筛 |
| 肺癌发病预测 | 0.901 | 结合X光融合特征，提升早期检出率 |
| 前瞻性体检结直肠癌筛查 | 0.927（灵敏度90%） | 常规体检数据直接筛查，特异度达86.8% |
图2. Oncoformer在多癌种中的卓越预测效能
无需穿刺活检，AI如何无创推断肿瘤侵袭与分期？
准确的TNM分期是制定科学手术或放化疗方案的基石。Oncoformer不仅能判断肿瘤是否存在，还能在确诊前依据全身代谢指标精准推断肿瘤的恶性程度。在原发灶大小（T）、淋巴结转移（N）及远处转移（M）预测中，结直肠癌和前列腺癌M分期预测AUROC分别达到0.923和0.943。
图3. Oncoformer精确推断肿瘤分期并绘制疾病进展轨迹
术后病理验证证实，AI的分期评分与肿瘤浸润深度、淋巴结转移数量高度吻合，且与细胞周期、TP53、DNA损伤修复等核心驱动基因突变负荷高度一致。乳酸脱氢酶（LDH）、D-二聚体、C反应蛋白（CRP）及白蛋白等常见生化指标，构成了多癌种侵袭性判定的核心特征网络。
如何提前锁定耐药人群并动态监测复发风险？
靶向治疗、免疫治疗还是化疗？方案是否有效、何时可能耐药，是晚期患者生存管理中最核心的诉求。Oncoformer基于治疗前常规临床数据，成功实现了抗癌药物应答的个体化预测：
- 疗效与敏感性预判：模型能精准区分子代治疗“敏感”与“耐药”人群，准确预测用药后肿瘤体积回缩趋势与血清标志物动态走势。
- 血清标志物演变预测：对CA125、CEA、AFP等肿瘤标志物后续变化的预测决定系数（R²）达0.641，提早察觉病情微小波动。
- 复发风险全周期动态分层：基于时序因果掩码机制，患者每次随访复查产生的新数据均可实时更新复发风险评分，前列腺癌与乳腺癌的C-index分别达到0.836和0.809，显著优于传统临床预测模型。
图4. Oncoformer预测患者特异反应，指导个性化抗癌治疗
图5. 模型实现动态监测和预后分层
前沿科技落地：赋能患者的全程科学管理
Oncoformer等前沿多模态AI技术的突破，标志着肿瘤诊疗正加速迈向数字化、无创化和个体化时代。然而，面对复杂多变的病情、海外不断涌现的新型靶向药与免疫疗法，许多患者和家属依然面临信息滞后、方案解读困难以及用药可及性差等现实壁垒。
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参考文献
Zhang, K., et al. Oncoformer: A multimodal foundation model for pan-cancer diagnosis, staging, and prognosis using routine clinical data. Cell, 2026. DOI: 10.1016/j.cell.2026.05.021.
