BioMark 诊断公司最新研究里程碑展示了用于早期肺癌检测的先进 AI 框架

BioMark Diagnostics Inc.，一家专注于肿瘤应用液体活检技术的上市公司，公布了令人信服的研究成果，巩固了其在AI驱动诊断创新中的地位。该研究最近发表在《国际分子科学杂志》关于生物信息学中的机器学习特别版中，介绍了一种通过代谢组分析结合尖端人工智能方法的癌症检测新颖方案。

M-GNN框架：癌症诊断的范式转变

本次研究的核心是M-GNN (代谢组图神经网络)框架——一种旨在解码与恶性肿瘤相关的复杂代谢网络的创新AI架构。不同于传统的诊断方法，该技术利用图神经网络同时处理多种数据流：患者的临床资料、血液代谢物组成、代谢通路信息以及疾病进展模式。

该框架的核心优势在于其解释生物系统中关系复杂性的能力。通过建模临床数据、代谢标志物和疾病通路的相互关联，M-GNN架构在识别早期肺癌特征方面实现了更高的精准度。这与传统的代谢组分析形成了显著的区别，后者往往难以捕捉这些多方面的生物关系。

战略合作推动创新

该研究由BioMark Diagnostics的内部科研团队、哈里斯堡科技大学以及圣博尼法斯医院研究中心和Asper临床研究中心合作完成。这一合作模式展示了学术机构与临床研究中心如何与商业诊断开发商协同推进精准医疗。

BioMark Diagnostics的首席科学官Jean-François Haince强调，将GNN技术应用于代谢组驱动的早期检测具有重要意义。他指出，虽然图神经网络在多组学癌症分类和预后方面已显示出效果，但其在通过代谢组学进行早期疾病识别中的应用仍相对有限——尤其是在结合了来自全面代谢组数据库的上下文数据后。

对临床实践和产品开发的影响

BioMark Diagnostics的总裁兼CEO Rashid Bux强调，肺癌仍是一种关键疾病，早期干预能显著改善生存率。M-GNN框架提供了一种可扩展、可解释的诊断工具，能够支持精准肿瘤学的各项举措。公司计划将这些先进的AI方法整合到现有的肺癌、乳腺癌和神经内分泌癌检测平台中，同时也可能开辟新的预后应用途径。

该技术的适用范围不仅限于初步检测。未来的方向包括治疗反应监测和治疗靶点发现——这些能力使BioMark Diagnostics处于AI创新与代谢组医学交汇的前沿。

未来路径：验证与转化

虽然该研究展现出巨大潜力，但公司也承认，临床转化仍需在更大、更具多样性的实际数据集上进行验证。BioMark Diagnostics正积极探索将这些先进AI能力整合到其商业产品线中的途径，彰显其将研究成果转化为可用、临床可操作的诊断解决方案的承诺。

此次发表强调了机器学习在肿瘤检测中的不断发展，确立了BioMark Diagnostics在人工智能、代谢组学和精准癌症诊断融合中的关键地位。