5月30日，AI病理学龙头 Paige 宣布推出针对药物开发的全新服务线，向合作方提供全球最大的病理学和肿瘤学多模态AI模型的使用权。

　　据悉，AI开发人员、有意构建计算病理学产品的组织和公司将能够许可和使用这套模型开发属于自己的人工智能模型。

　　所开发模型足以满足任何研发、临床试验、实验研究甚至商业需求，同时拥有最高的隐私、安全和临床标准。

　　与传统的 AI 开发不同，该服务不再需要针对特定目的或特定数据对特定任务的模型进行单独训练。

　　而是通过全球最大的病理学和肿瘤学多模态AI模型 Paige Foundation来适应广泛的下游任务，无需针对每个单独的任务进行训练。

　　Paige于2018年从纪念斯隆凯特琳癌症中心（MSK）转化而来，其创始人为Thomas Fuchs博士，他也有着“计算病理学之父”的称号。

　　MSK拥有全球规模最大的病人组织切片图像库之一，它将自己的数据库独家授权给Paige，公司有权调用多达2500万个病人组织切片，庞大的数据量让该公司走上发展快车道。

　　预约了该全新服务线的客户将获得预先训练的模型，例如世界上最大的基于图像的抗癌AI模型Virchow的高级版本，该模型于2023年推出，内含150万张幻灯片比例模型。

　　同样2024年1月最新发布的PRISM基础模型也会向客户开放，这个多模态幻灯片级模型，可以提供额外的报告和生成功能。

　　该模型建立在Paige对Virchow的里程碑式发展之上，第一个也是最大的百万玻片规模的病理学和肿瘤学基础模型。

　　如 Virchow3的传统病理学基础模型，是专注于小图像部分或图块进行预测的，这些平铺图像与医疗实践中做出的整张幻灯片预测之间存在差距。

　　因此，人工智能模型仍然需要大型数据集才能有效地对整张幻灯片进行预测，此外，许多实际应用（例如只有几百名患者的临床试验）缺乏足够的高质量精选数据来支持准确的 AI 训练。

　　PRISM旨在弥合这一差距，新模型可从 H&E 染色的全玻片图像中自动生成诊断摘要报告，并可适用于临床和制药环境中的其他高级下游任务。

　　更重要的是，AI团队能够直接利用Paige所提供的晚期多组织癌症、罕见癌症检测、罕见生物标志物鉴定、细胞亚型、空间生物学和治疗反应预测相关的分析数据。

　　Paige还会提供专门的 AI 支持和服务团队，以确保合作伙伴能够快速访问 Paige Foundation 模型的全部功能，并加快其内部研发时间表。

　　早在2023年1月，微软就与Paige达成了合作，对其进行战略投资，并且开放微软的 Azure Cloud。

　　前文提及，Paige的原始 AI 模型最大优势就是数据量的丰富，该模型拥有来自 500,000 张病理切片的 10 多亿张图像，所以对存储和算力的要求极高。

　　在过去的一年半里，Paige 一直在使用Microsoft的云存储和超级计算基础设施来构建先进的新 AI 模型。

　　本次开放的新服务线就是Paige和微软合作的结果，该模型正在对 400 万张载玻片进行训练，以识别可能难以诊断的常见和罕见癌症，这是有史以来公开宣布的最大的计算机视觉模型。

　　本次新服务模式，瞄准的目标客户就是没有能力建立属于自己的AI模型，但是认可AI制药优势的biotech。

　　Paige技术高级副总裁Razik Yousfi表示：“Paige的基础模型是强大的预训练技术，AI功能对现在所有制药公司而言将是触手可及的，代表了药物发现和开发向前迈出的重要一步。”

　　通过技术许可的模式，企业能够通过降低获取和管理数据以训练模型、构建人工智能应用程序所需的资源，从而缩短开发时间，同时提高当前的应用程序性能。

　　而病理学模型对于药物开发，尤其是癌症药物的开发本身意义非凡，通过识别正确的疾病，能使精准肿瘤学成为现实，以便开发更有效的治疗方法。

　　期待更多生命科学领域企业能因此加入到人工智能开发的过程中来，以彻底改变药物发现和癌症治疗现状。