用 Transformer 解决癌症临床试验 95% 的失败率——Noetik 的 Ron Alfa 和 Daniel Bear
95% 的癌症疗法通不过临床试验，Noetik 认为这主要是个配对问题：没搞清楚哪个病人、哪种肿瘤、该用哪种已有的药。他们训练了一个叫 TARIO-2 的自回归 Transformer，能从每个病人都会做的常规 H&E 染色切片里，直接预测出约 19,000 个基因的空间表达图谱。这种空间转录组数据原本是读肿瘤最丰富的方式，但标准治疗里几乎没有病人会做...
推荐理由：我会先打个折：正文没披露 TARIO-2 在独立验证集上的具体性能指标，也没说 5000 万协议是里程碑付款还是一次性，这点先别太激动。但这条消息的钩子很准——它没吹“AI 治愈癌症”，而是把 95% 的失败率解释成患者、肿瘤和疗法没对上号，然后用 transformer 从常规病理切片里预测近两万个基因的空间分布，相当于给肿瘤微环境画了一张高维地图。GSK 愿意掏钱，说明至少内部验证过了门槛。对从业者来说，值得盯的是这种“从便宜影像出昂贵组学数据”的省钱逻辑能不能复制到其他癌种，以及模型泛化到不同医院染色标准时会不会崩。