🎯 情报来源：机器之心
近日，剑桥大学等机构的研究团队利用 GPT-4 大型语言模型，成功从科学文献中挖掘出潜在的新型抗癌药物组合模式，并通过实验验证了其作为科学假说生成工具的潜力。这一研究成果发表在《Journal Of The Royal Society Interface》上，标志着 AI 在癌症治疗领域迈出重要一步。
研究聚焦于 MCF7 乳腺癌细胞系，通过设定严格的筛选原则，GPT-4 成功预测了多组非抗癌药物组合。首轮实验显示，在测试的 12 组药物组合中，有 3 组协同效应评分超过阳性对照，且后续推荐的 4 组组合中有 3 组也表现出正向效果。其中，辛伐他汀与双硫仑的组合尤为突出，展现了对抗乳腺癌的强大潜力。
核心要点：
- GPT-4 首次被用于挖掘抗癌药物组合，发现 3 组药物协同效应优于现有疗法。
- 研究锁定价格低廉、已获 FDA 批准的非抗癌药物，避免损害健康细胞。
- 辛伐他汀与双硫仑的组合表现优异，为乳腺癌治疗提供全新方向。
📌 情报分析
技术价值：高
该研究证明大型语言模型可通过挖掘科学文献生成科学假说，尤其在药物研发领域具有开创性意义。其预测结果经过实验室验证，可靠性显著。
商业价值：极高
研究选用廉价且已批准的非抗癌药物，大幅降低了研发成本和市场准入门槛，同时开辟了新药开发的蓝海市场。
趋势预测：
未来 3-6 个月内，类似方法有望扩展到其他癌症类型或疾病领域，进一步推动 AI 在药物研发中的应用，并吸引更多资本进入 AI+医疗赛道。