6月19日，AI驱动器官芯片平台创新公司耀速科技首次披露，其与辉瑞联合发布一项重磅成果，即AI深度学习病理图像自动识别系统。该研究首次实现了对胰腺复杂结构的深度学习识别与自动量化。
该研究成果于近期发表在毒理学和病理学领域的重要期刊Toxicologic Pathology 上。
据耀速科技介绍，该研究成果的发布，意味着药物的非临床毒性评估正在从传统主观病理判断转化为标准化、数据驱动的计算过程。这种“图像量化”能力可广泛适配于药物研发中的早期毒性信号捕捉与剂量反应建模。
这项研究所打造的AI病理识别系统，将传统需要数小时人工标注的流程压缩至30秒内完成，实现了“百倍效率提升”的跨越式进展。更重要的是，该系统不仅具备与人工相媲美甚至更优的一致性，还成功将原本仅供“参考”的视觉信息转化为“可量化、可归档、可计算”的结构化图像数据资产。这为毒性机制研究、剂量依赖建模、靶器官反应监测等关键应用提供了全新的数据基础，也为AI在非动物方法（NAMs）体系中的落地建立了技术范式。
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耀速科技创始人兼CEO谢鑫博士表示：“图像数据是毒性研究中最直观却最复杂的信息来源之一。我们希望通过AI赋能，让这些‘视觉信息’真正变成可计算、可归纳、可决策的知识资源。与辉瑞团队的工作不仅具备科研突破性，更具全球监管与应用意义。”
耀速科技AI副总裁谢志勇博士补充道：“AI和病理的结合，让我们可以从图像中‘量化’药物的毒性机制，而不仅仅是观察。我们推动的，不仅是技术创新，更是研发流程的标准化变革。”