An attention-based mRNA transformer network for accurate prediction of melanoma response to immune checkpoint inhibitors
8.3
来源：
Nature
发布时间：
2025-08-30 03:56
摘要：
AMU模型结合自注意力机制，成功预测黑色素瘤患者对免疫检查点抑制剂的反应。通过对mRNA表达数据的深入分析，AMU在验证集和测试集上均展现出卓越的预测能力，尤其在预处理样本中，AUC达到0.953。研究还发现TNF-TNFRSF1A通路在免疫治疗反应中起关键作用，表明该模型在精准肿瘤学中的应用潜力。
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关键证据
AMU exhibited outstanding performance, with an AUC of 0.941 and an mAP of 0.960.
The TNF-TNFRSF1A pathway was a crucial pathway influencing the efficacy of melanoma immunotherapy.
The integration of robust machine learning approaches with domain-specific biological knowledge represents a promising direction.
真实性检查
否
AI评分总结
AMU模型结合自注意力机制，成功预测黑色素瘤患者对免疫检查点抑制剂的反应。通过对mRNA表达数据的深入分析，AMU在验证集和测试集上均展现出卓越的预测能力，尤其在预处理样本中，AUC达到0.953。研究还发现TNF-TNFRSF1A通路在免疫治疗反应中起关键作用，表明该模型在精准肿瘤学中的应用潜力。