Machine learning analysis reveals tumor heterogeneity and stromal-immune niches in breast cancer
8.0
来源：
Nature
发布时间：
2025-09-02 19:38
摘要：
本研究通过整合单细胞RNA测序、空间转录组学和大规模RNA测序，系统性地分析了乳腺癌肿瘤微环境的细胞异质性。研究发现低级别肿瘤中存在特定的细胞亚群，这些亚群与免疫治疗反应呈现复杂的关系，尽管它们与良好的临床特征相关。研究结果为乳腺癌的早期诊断和个性化治疗提供了新的生物标志物和策略，具有重要的临床应用潜力。
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关键证据
研究揭示了乳腺癌肿瘤微环境的异质性及其与免疫反应的关系。
通过单细胞RNA测序和空间转录组学分析，识别了乳腺癌微环境中的细胞异质性及其功能特征。
强调了低级别肿瘤中细胞亚群与免疫治疗反应的复杂性。
真实性检查
否
AI评分总结
本研究通过整合单细胞RNA测序、空间转录组学和大规模RNA测序，系统性地分析了乳腺癌肿瘤微环境的细胞异质性。研究发现低级别肿瘤中存在特定的细胞亚群，这些亚群与免疫治疗反应呈现复杂的关系，尽管它们与良好的临床特征相关。研究结果为乳腺癌的早期诊断和个性化治疗提供了新的生物标志物和策略，具有重要的临床应用潜力。