AI驱动药物研发为IPF治疗带来新突破

特发性肺纤维化（IPF）作为一种慢性进展性间质性肺疾病，其临床治疗面临重大挑战。现有抗纤维化药物虽可延缓疾病进展，但对已形成的纤维化病变缺乏逆转作用，患者确诊后中位生存期仅3-4年，凸显当前治疗手段的局限性。

在这一背景下，《Nature Medicine》最新发表的IIa期临床研究（NCT05938920）具有重要临床意义。该研究通过生成式人工智能技术开发的首创性TNIK抑制剂Rentosertib，在22家研究中心开展的随机对照试验中展现出显著疗效。研究数据表明，60mg QD治疗组患者用力肺活量（FVC）较基线改善98.4ml，与安慰剂组的-20.3ml形成鲜明对比。

在安全性方面，Rentosertib在所有剂量水平上均表现出良好的耐受性，与药物相关的不良事件大多为轻度或中度，其中以腹泻和肝功能异常最为常见。

浙大二院呼吸与危重症医学科在李雯教授带领下，通过建立完善的间质性肺疾病诊疗体系，为这类难治性疾病的临床研究提供了重要平台。该团队不仅率先开设间质性肺疾病专病门诊，还构建了包含临床数据、影像学特征和生物标志物的综合数据库，为参与国际多中心临床研究奠定了坚实基础。

这项研究的突破性意义在于：一方面，Rentosertib的成功研发为IPF治疗提供了新思路；另一方面，其采用的AI驱动研发模式为其他纤维化疾病的靶向治疗开辟了新途径。随着精准医学的深入发展，基于人工智能的药物研发有望为更多难治性疾病带来治疗突破。

Xu, Z., Ren, F., Wang, P. et al. A generative AI-discovered TNIK inhibitor for idiopathic pulmonary fibrosis: a randomized phase 2a trial. Nat Med (2025).

AI赋能支气管镜：引领呼吸介入精准时代

支气管镜检查是现代呼吸系统疾病诊断与治疗的关键手段。然而，随着介入呼吸病学的飞速发展，传统支气管镜技术的局限性日益显现：它高度依赖医生对影像资料的解读能力，以及在复杂气道解剖定位、病灶识别和精细操作中的经验积累。这种“经验依赖”模式，在一定程度上制约了诊疗的标准化和效率。

AI与支气管镜技术的融合，正有力推动着介入呼吸病学从“经验依赖”向“数据驱动”的精准化方向转型。

智能导航：精准抵达病灶的“GPS”

支气管镜导航技术是AI赋能的重要体现，例如虚拟支气管镜导航（VBN）和电磁导航支气管镜（ENB），已成为介入呼吸病学的重要工具。它们利用先进的影像组学等分析，精确定位肺部病灶，并通过三维重建技术精准规划支气管镜的进入路径。在操作过程中，系统能实时分析影像数据，如同为医生提供“GPS”导航，引导支气管镜精准抵达目标区域，显著提升了活检的成功率。

机器人辅助：更微创、更智能

更进一步的是机器人辅助支气管镜（RAB）技术。它将导航技术与精密的机械臂控制相结合，是介入呼吸病学的尖端发展方向。RAB系统融合AI算法，能实时分析支气管镜图像，智能预测最佳路径。操作时，内镜医师通过力学控制模块精确操控极细的支气管镜导管，在复杂的气道结构中灵活穿行，最大程度地减少了对气道黏膜的损伤风险，实现更微创、更安全的诊疗。

技术落地与实践

浙大二院呼吸与危重症医学科已配备包括激光共聚焦显微内镜、全肺增强现实导航系统（LungPro）及机器人辅助支气管镜（RAB） 在内的完善导航平台，并已实现这些前沿技术的常态化应用。科室及介入亚专业团队正积极响应技术发展趋势，积极拓展AI导航技术在靶向药物递送、消融治疗等介入前沿领域的应用，致力于推动介入呼吸病学整体水平的提升。