2026年ASCO年会5月29日至6月2日在芝加哥召开，摘要提交总数达到了创纪录的7775篇，AI技术贯穿于各癌症领域的报告。与此同时，ASCO于今年2月与Conexiant联合推出“ASCO AI in Oncology”(ascoai.org)官方数字平台——这是全球最权威肿瘤学学术组织首次为AI设立专门阵地[1]。这两件事叠加在一起，传递了一个信号：AI在肿瘤学中已经不再是“PPT概念”。问题变成了——它到底改变了什么?

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临床端：AI从"帮看片子"进化到"定义诊断流程"

AI在临床端有三个场景已跨过概念验证。

影像诊断方面，Mayo Clinic在本届年会上展示了基于深度学习量化肿瘤微环境的研究(Abstract 3525)，该模型能直接预测III期结肠癌术后循环肿瘤DNA(ctDNA)状态和患者预后[2]。这已经不是“辅助阅片”，而是AI模型独立完成了一个原本需要多学科会诊才能做出的预后判断。

病理学层面，BostonGene携9项AI摘要亮相ASCO 2026，其核心产品是肿瘤与免疫微环境AI模型——对肿瘤进行分子分型、量化免疫浸润程度，直接输出治疗分层建议[3]。这意味着AI在病理诊断中的角色，已经从“提高效率”变成了“改变决策依据”。

多癌种早筛领域，PATHFINDER 2注册性研究(LBA10509)以口头摘要和晚期突破摘要双最高级别亮相。 该研究由 GRAIL 公司(Galleri 检测开发商)赞助发起，Mayo Clinic 的 Karthik Giridhar 医生担任报告者。 研究验证了通过一次血液检测同时筛查多种癌症(MCED)的可行性，AI在其中负责从复杂信号中识别肿瘤来源[4]。所谓“注册性研究”，意味着MCED距离临床常规应用已不遥远。

02

研发端：AI开始接管"判断"而非"计算"

如果说临床端的AI是“工具升级”，研发端的AI则触及了药物开发的核心逻辑——什么样的分子值得推进、哪个患者群体最可能获益。

Intelligencia在本届年会期间发布了基于AI的“技术与监管成功率”(PTRS)分析模型。该模型不依赖单一临床数据，而是综合历史开发基准、竞争格局、监管先例等多维信息，自动从海量管线中筛选出8个可能产生重大信号的项目，并计算每个项目相对于历史同类竞争的定位优势(ΔPTRS-HAR)[5]。这种“AI+专家”的筛选方式，本质上是在模拟顶级投资人评估项目的全流程——但它更快、更系统、更去个人偏见。

从具体管线看，百利天恒的iza-bren(全球首创双抗ADC)以LBA口头报告发布了三阴性乳腺癌III期试验结果，双主要终点(PFS和OS)均达到统计学显著改善[6]。泽璟制药的ZG006(CD3/DLL3/DLL3三抗)和百济神州的BGB-B2033(GPC3×4-1BB双抗)均首次公布临床数据[6]。靶点选择、连接子优化、载荷匹配——这些复杂分子设计的底层逻辑，与当前AI分子设计最活跃的应用方向高度重合。ADC从“试错驱动”转向“设计驱动”，这个趋势已经不可逆。

03

监管端：规则的出现就是"部署信号"

2026年1月，FDA与EMA联合发布《药物开发中良好AI实践指导原则》，首次为AI在临床试验设计和数据分析中的使用设立系统性框架[1]。ESMO于2025年发布《AI生物标志物基本要求》(EBAI)框架[1]，ASCO同步推出AI in Oncology平台[1]。

监管态度并非单边收紧。加州2025年通过法律禁止AI使用暗示医疗执照的术语，保护消费者免受误导[1];而犹他州2026年1月成为首个允许自主AI健康平台在无医生审核下独立续签某些处方药物的州[1]。一紧一松之间，监管在做的是同一个事：为AI划定可大规模部署的边界。没有规则的东西，不可能成为基础设施。

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中国：95项入选创纪录，但AI渗透度仍需观察

本届ASCO年会，中国学者主导入选重要环节的研究达95项(含12项LBA)，较2024年的48项和2025年的72项再创新高[6]。科创板创新药企贡献2项LBA和10余项口头报告，覆盖ADC、双抗、三抗、第四代靶向药等多个技术平台[6]。荣昌生物维迪西妥单抗发布16项原创研究成果[7]，康方生物携40余项临床数据亮相[8]，恒瑞医药91项研究覆盖7大疾病领域[9]。

需要指出的是，在这95项中国研究中，明确以AI为核心方法学的研究数量占比较低——根据笔者对ASCO 2026摘要主题的非系统性观察，这一比例估计不足5%，显著低于欧美主要药企和学术机构的AI摘要渗透率。 中国不缺AI应用场景——海量影像数据、病理样本、临床试验受试者，但缺的是将AI从“某个环节的工具”变成“贯穿靶点发现到上市后监测全管线的基础设施”的整合能力。Intelligencia和BostonGene代表的不只是更强的技术，而是“系统性”。

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尾声

ASCO 2026给出了一个清晰的趋势判断：AI在肿瘤学中已经跨过了"要不要用"的讨论阶段，进入"怎么用、谁来管、边界在哪"的实操阶段。三股力量正在交汇——机构背书了身份(ASCO官方AI平台)、工具开始参与判断(PTRS管线筛选、分子设计)、监管正在划定边界(FDA/ESMO/ASCO框架密集出台)。三重变化正在叠加，标志着AI正在完成从'实验'到'基础设施'的关键转身。