6基因甲基化+AI双轮驱动,破解肝癌早诊难题——翱锐生物余韶华专访

在全球抗击癌症的战场上，早期发现被公认为最具成本效益的“胜负手”。肝癌，作为中国高发且预后严峻的癌种，其早诊技术的革新更是迫在眉睫。

近日，杭州翱锐生物科技有限公司自主研发的肝癌早诊产品“利为平^®”（TSPYL5、RASSF1A、DAB2IP、OTX1、PTPN18、HIST1H3G基因甲基化检测试剂盒（PCR 荧光探针法）获得国家药监局Ⅲ类医疗器械注册证，成为市场焦点。然而，引人深思的是，翱锐生物并未止步于高性能的检测试剂盒本身，而是同步开发并获批了与之配套的专用AI模型分析软件，打造了业内独家的“试剂+软件”双三类器械组合。

问：余总您好。首先恭喜翱锐生物的肝癌早诊产品“利为平^®”获批。我们注意到，这款产品包含了试剂检测和AI软件分析的相辅相成。在很多人看来，找到像TSPYL5、HIST1H3G等6个经过中国人群数据验证的肝癌甲基化标志物组合，已经构成了一个强大产品的核心。为什么翱锐生物坚持要再开发一套AI软件与之配合？这是否增加了不必要的复杂性？

余韶华：非常感谢。这是一个非常关键的问题，它触及了我们对“什么是真正可用的早诊产品”的根本理解。

的确，翱锐生物经过严谨的临床前研究和大规模临床验证，筛选出的这6个基因甲基化标志物，如同6个敏锐的“侦察兵”，每一个都对肝癌发生发展有很好的提示作用。但是，我们都知道，肝癌异质性强，病因复杂，每个患者展现的分子变化都是一张复杂的“信号图谱”。如果只是简单地对6个侦察兵的报告（即检测到的Ct值）进行“是或否”的二元判断，我们可能会面临两个困境：一是过于敏感，把一些良性疾病或背景噪音误报为警报，即假阳性；二是过于保守，当狡猾的肿瘤在极早期只释放出微弱、不典型的信号组合时，我们可能将其漏掉，即假阴性。

一款配合检测数据的AI模型分析软件，在这里扮演的不是“附加品”的角色，而是“智慧裁决官”。它的核心任务，不是替代标志物，而是理解和整合。我们的AI软件，核心是基于监督学习的逻辑回归模型，这一模型因其稳定性、可解释性以及在医学诊断领域的成熟应用而被我们采纳。它能够对6个甲基化标志物的检测信号进行精准的加权与综合分析，计算出一个最优的复合函数。这个函数能够从海量临床数据中学习到，哪种信号组合模式及其强度更大概率指向肝癌，哪种模式可能与良性病变相关。所以，它输出的不只是一个简单的“阳性/阴性”判断，而是一个经过严谨数学建模和概率计算得出的、量化的综合风险评分（Z值）。

这就好比从“单独听取六个专家的意见”，升级为“由一个资深主席主持一场深入的专家会诊”。后者得出的结论，无疑更稳健、更可靠、更贴近复杂的临床现实。我们开发的AI模型分析软件，就是为了将肿瘤DNA甲基化检测的“复杂性”内化，从而向医生或者检测者等广大用户端输出最大可能的“简单性”和“确定性”，减少因人为经验差异导致的判读偏差，最终克服单个靶点判断算法的局限性。

问：您提到AI能提升判读的稳定性。在实际的医院和实验室场景中，这种“稳定性”具体能解决哪些痛点？

余韶华：临床痛点非常具体。首先，是结果标准化的挑战。即使使用完全相同的试剂，在不同医院、不同操作人员、不同仪器设备上，检测信号也可能存在细微的波动。传统的单靶点阈值判读法对这些波动很敏感，容易造成误判。而我们的逻辑回归模型，通过赋予每个基因信号经过最优化的权重系数，构建了一个综合判断体系。这个体系对单一指标的微小波动具有更强的“鲁棒性”，能够保证不同实验室、不同批次间结果的高度一致性。这对于将产品推向全国、建立可互认的检测标准至关重要。

其次，是应对复杂临床背景的能力。中国的肝癌高危人群病因复杂，包括HBV与HCV的感染、肝脂肪变性或代谢功能障碍相关肝病、饮食中黄曲霉素B1的暴露、肝癌家族史、其他各种原因引起的肝硬化等等。这些病因本身可能已引起分子层面不同范式的非特异性改变。我们在进行利为平AI模型软件开发的时候，通过逻辑回归模型对大量包含以上病因的肝癌患者及未患癌高危人群样本的训练，能够更精准地学习并量化每个基因信号在“癌变”与“良性病变”中的贡献度差异、丰度差异，从而更有效地剥离出“癌变”特有的信号特征。这显著提高了在HBV/HCV、肝硬化等众多病因背景下的特异性，减少了假阳性带来的不必要的患者焦虑和后续医疗资源浪费。

问：我们注意到，翱锐生物的另一款肝癌筛查产品“利为安^®”此前获得了美国FDA的“突破性医疗器械”认定。从“利为安^®”到“利为平^®”，以及这次的配套AI模型分析软件，公司似乎一直在践行您曾提出的“准、廉、易、快”产品准则。AI软件的加入，如何让这四点更好落地？

余韶华：这正是我们所有技术开发的落脚点。“准、廉、易、快”不是一个营销口号，而是我们赋予每一款产品的灵魂。

准：根据靶点的贡献度分配权重，基于监督学习AI算法的逻辑回归模型加权多维度整合分析，直接服务于提升检测的精准度，这是“准”的算法端体现。

廉与快：这恰恰是我们选择逻辑回归模型的重要考量之一。该模型计算效率高，对硬件资源要求低，非常适合在成熟的PCR检测平台部署。PCR平台本身在医疗机构就非常普及，成本可控，检测周期短（通常数小时内可完成）。AI软件作为本地化部署的分析模块，其运行成本极低，几乎不影响原有流程的速度。它没有引入昂贵的新设备或耗材，而是在现有高效、经济的检测流程上，叠加了“智慧增值”，实现了“1+1>2”的效果。这保证了产品在具备顶尖性能的同时，依然能保持可及的成本和快捷的速度，完全符合大规模人群筛查和临床常规应用的需求。

易：体现在检测者及用户两端。对于检测端，软件自动化分析，一键生成标准化报告，极大降低了对操作人员的专业判读要求。对于临床医生端，逻辑回归模型因其可解释性，能够给出清晰的、基于权重的决策依据，最终呈现为明确的综合风险评分和解读建议，让结果一目了然，便于快速整合到诊疗决策中，极大地降低了使用门槛。

问：展望未来，这款新获批的“AI模型分析软件”，其价值是否仅限于服务“利为平^®”这一款产品？

余韶华：当然不仅限于此。这款AI软件及其背后的分析框架，是我们构建“肝癌智能诊断数字基础设施”的关键一步和坚实基础。

首先，利为平的“AI模型分析软件”是一个可迭代、可学习的系统。随着利为平^®产品在临床应用端数据的积累和反馈，我们可以持续对模型进行优化和升级，让它的判断越来越精准。其次，它具备强大的扩展潜力。未来，除了甲基化信号，它可以进一步整合进蛋白质标志物、影像学特征，甚至患者的电子病历信息，进行更为全面的多组学、多模态分析。我们最终的目标，是构建一个不断进化的“肝癌早期风险智能评估大脑”，而不仅仅是某个产品的附属品。

它标志着翱锐生物从“提供检测工具”向“提供一体化诊断解决方案”的深度迈进。我们提供的不仅是一个发现信号的“显微镜”，更是一个能理解信号、解释信号并辅助决策的“智慧工作站”。