研究团队提出免疫治疗不良事件预测模型irAEGIS
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研究团队提出免疫治疗不良事件预测模型irAEGIS
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AI 综述
Budhkar A等研究团队提出irAEGIS模型,利用治疗前单细胞RNA测序数据预测免疫检查点抑制剂相关不良事件风险;团队在预印本中称,该模型在模拟数据集和独立患者队列中的表现优于七种现有方法。 irAEGIS以通路信息引导预测,可将预测结果分解为细胞类型、通路和基因的贡献。团队还借此识别出非小细胞肺癌和黑色素瘤中与不良事件风险相关的免疫通路。
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最新进展11月3日 08:00
irAEGIS:通路引导的免疫相关不良事件可解释预测模型报道时间线
沿着报道,了解事件的不同侧面。
11月3日
- 预印本 · 单细胞与空间组学irAEGIS:通路引导的免疫相关不良事件可解释预测模型
irAEGIS利用治疗前单细胞RNA测序数据预测免疫检查点抑制剂相关不良事件风险,在模拟数据集和独立患者队列中优于七种现有方法。该模型可将预测分解为细胞类型、通路和基因的贡献,并识别出非小细胞肺癌及黑色素瘤中与不良事件风险相关的免疫通路。
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还没有足够的连续观测数据,暂不绘制趋势。