【2025年6月，波士顿】近日，全球下一代AI驱动器官芯片平台创新公司耀速科技（Xellar Biosystems）与国际制药巨头辉瑞（Pfizer）联合发布一项重磅成果：AI深度学习病理图像自动识别系统。
这个系统成功实现了对胰腺组织结构的精准识别与自动量化。标志着非临床毒性评估正由经验依赖迈向数据驱动，并为AI在人源模型中的大规模应用奠定了重要基础。这一平台可广泛应用于药物毒性建模、病理机制解析、靶器官早期反应判读等多个关键环节，为非临床阶段提供更高分辨率的“图像决策引擎”。
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。
这项工作不仅聚焦于胰腺结构的精准建模，更展示了AI在多器官、多模态病理分析中的强大拓展能力。该系统的输出格式与算法设计充分符合FDA、OECD等国际监管机构对于“可验证性、可重复性、透明性”的最新要求，有望作为未来NAMs验证与AI辅助毒理路径中的核心组成部分。
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。”
该研究成果已于近期发表于国际权威期刊《Toxicologic Pathology》，成为耀速推进“AI驱动数字毒理”战略中的关键一环。
行业与技术意义
从“看图”到“算图”：AI病理的新范式
此次工作首次实现了对胰腺复杂结构的深度学习识别与自动量化，使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。
助推非动物方法（NAMs）监管转化
随着FDA、欧盟EMA、OECD等国际监管机构持续推动非动物评价体系建设，AI病理系统作为NAMs数据链中的关键支点，为全球数字毒理监管合规提供了前瞻验证样本。
面向多器官的可扩展平台
该平台未来可快速拓展至肝、肾、中枢神经等多个高风险靶器官，为药物全生命周期安全评价提供“结构级”AI洞察力，并支持3R政策、绿色研发等行业趋势。
在未来，耀速科技将继续拓展AI在药物毒性、功效建模和患者分型等多个方向的应用，深化与国际制药企业的战略协同，加速构建新一代以人源数据为核心的智能化新药研发平台。
在AI、监管改革与科学验证三者汇聚之下，耀速科技与辉瑞的此次联合研究成果不仅是一项科研突破，更是推动全球药物安全性评估体系从“动物模型”向“数据驱动的人源系统”演进的重要里程碑。
推荐阅读
