Freenome近日宣布，将与NVIDIA深化合作，加速其人工智能与深度学习技术在个性化多癌早筛领域的应用。此次合作旨在提升其基于血液的癌症筛查测试在早期识别癌症信号方面的速度与准确性。 Freenome的多组学平台可同时分析细胞游离DNA（cfDNA）甲基化、RNA、蛋白质等多种生物标志物，为每位个体生成数十亿个数据点。由于早期癌症在血液中的生物信号极为微弱且复杂，传统方法难以识别，因此人工智能与机器学习成为关键。其自主研发的片段级深度学习（FLDL）模型已在2025年AACR人工智能与机器学习癌症研究专题会议上展示，性能超越当前主流机器学习方法，且随着训练数据量增加，表现持续提升。 借助NVIDIA的加速计算技术，Freenome将大幅提升FLDL模型的训练效率，解决大规模数据处理中的加载与内存瓶颈。NVIDIA的BioNeMo和Parabricks等专为生物分子数据设计的框架，将助力其研发与生产基础设施的扩展。 此次合作包含三大重点方向：一是优化FLDL模型，应对单次采血产生的数百万肿瘤来源cfDNA片段和数十亿碱基对数据的训练挑战；二是共同开发一个开源的cfDNA基础模型，用于理解甲基化模式，未来可广泛应用于癌症检测等研究领域，成果将向全球科研界开放；三是赋能医疗机构（HCOs），通过NVIDIA加速工具，帮助其安全、合规地利用真实世界数据（RWD）进行纵向多模态数据分析，支持未来诊断与预后研究。 Freenome首款结直肠癌血液检测产品SimpleScreen™ CRC目前正接受美国FDA审批，预计2026年下半年获批。公司还计划于2026年推出针对肺癌等多种癌症的血液检测产品，均基于统一自动化实验室流程。 Freenome致力于通过多组学与AI结合，捕捉癌症最细微的早期信号，实现真正意义上的早期干预，提升患者生存率。