三阴性乳腺癌数字孪生模型预测治疗反应
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三阴性乳腺癌数字孪生模型预测治疗反应
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AI 综述
UCL与剑桥大学的Victori等研究团队构建了三阴性乳腺癌个体化肿瘤数字孪生模型，研究报告其在31名患者的验证中，治疗反应预测准确率为74%，提出的额外靶向治疗方案仍需临床验证。 该模型采用符号AI，整合既有生物学知识与PARTNER临床试验患者的遗传信息，构建虚拟肿瘤。研究称，模型为13名治疗反应不充分患者中的12名识别出可能改善疗效的额外靶向治疗，但这尚不代表这些治疗已被证实有效。
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最新进展10月27日 00:00
基于AI的计算机模型为难治性癌症提供治疗预测新工具报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月27日
- Medical Xpress基于AI的计算机模型为难治性癌症提供治疗预测新工具
UCL与剑桥大学团队开发符号AI模型，在三阴性乳腺癌数字孪生验证中，治疗反应预测准确率为74%。研究发表于Cell Reports Medicine，使用PARTNER临床试验31名患者的遗传信息构建虚拟肿瘤。模型为13名治疗反应不充分患者中的12名识别出可能改善疗效的额外靶向治疗，尚需临床验证。
10月26日
- Cell Reports Medicine肿瘤数字孪生揭示三阴性乳腺癌治疗策略
Victori等构建三阴性乳腺癌个体化肿瘤数字孪生，可再现治疗反应、识别反应生物标志物并推荐靶向疗法。该机制性计算模型整合既有生物学知识与PARTNER临床试验患者数据，提示其具有支持精准肿瘤治疗的潜力。
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