3月8日，据科创板日报报道，华为正式组建医疗卫生军团。
而我们更加关注CAR-T细胞疗法与AI的深度融合，会为将来带来什么变化。
我们知道CAR-T已在血液肿瘤中创造过治愈奇迹，而AI的介入正突破其传统瓶颈，包括治疗过程的复杂性，生产相关的高成本，以及对患者进行细致监测以控制潜在副作用(如细胞因子释放综合征(CRS)和神经毒性)的需要，将疗效推向新高度。
靶点筛选与分子设计传统CAR-T开发的痛点在于靶点选择依赖人工经验，耗时且易遗漏关键位点。
AI通过分析单细胞测序、蛋白质组学等海数据，将靶点发现周期从数月压缩至数天。
西湖大学团队利用AI从头设计的抗原结合蛋白，仅用60个氨基酸便实现传统抗体230个氨基酸的功能，热稳定性提升3倍，对胶质母细胞瘤的杀伤效率提高40%。
休斯顿大学发现的CD8-fit T细胞亚群，经AI验证具备持续杀伤特性，使复发率降低50%。
个性化治疗与患者匹配AI构建的“数字孪生”模型正在改写治疗范式。
通过整合基因组数据、实时监测指标，系统可提前6周预测细胞因子风暴风险，使严重副作用发生率从25%降至8%。
科济药业开发的BASECAMP-1预筛查系统，结合机器学习分析患者基因表达谱，将治疗响应预测准确率提升至89%，临床试验入选效率提高3倍。
制造工艺与成本优化上海科技大学团队开发的CAR-Toner平台，利用AI算法自动优化CAR分子电荷分布，将基底信号强度控制在最佳区间，细胞扩增效率提升40%，批次差异减少70%。
更革命性的是“现成疗法”——A2 Bio公司通过AI筛选通用供体细胞，实现CAR-T药物规模化预制，使单剂生产成本从43万美元降至15万美元，治疗等待周期从3周缩短至72小时。
实体瘤治疗突破针对传统CAR-T难以攻克的实体瘤，AI设计出穿透肿瘤微环境的多靶点结构。
阿尔伯特-爱因斯坦医学院开发的TOP CAR-T疗法，通过AI优化共刺激域TMIGD2，在胰腺癌模型中使肿瘤体积缩小85%，且完全避免脱靶毒性。
西湖大学设计的EGFR binder CAR在小鼠实验中，对肺癌细胞的清除率较传统方法提升2.3倍。
未来医疗图景AI驱动的创新已超越单纯治疗优化：Coding Bio团队开发的蛋白质语言模型，通过分析280亿氨基酸序列，实现CAR结构自动生成，新药研发周期从5年压缩至18个月。
更令人振奋的是，CAR-T疗法经AI改造后，开始进军红斑狼疮等自身免疫疾病，临床试验显示对B细胞介导疾病的完全缓解率达68%。
总之，通过持续的合作，对基础设施的投资以及对当前困难的挑战，AI在CAR-T细胞治疗中的集成将有望改变癌症和自身免疫疾病治疗。
我们也期待早日看到细胞企业和AI顶尖企业（类似华为）的合作，让细胞疗法更快更好更多的为大家健康做出贡献。
