Predicting the response to immunotherapy from gene expression data in HER2-negative breast cancer
8.5
来源：
Nature
关键字：
LAG3
发布时间：
2025-10-04 07:53
摘要：
ARIADNE算法通过分析HER2阴性乳腺癌患者的基因表达数据，能够有效预测患者对免疫疗法的反应。研究结果显示，低风险组患者的病理完全缓解率(pCR)显著高于高风险组，分别为62%和26%。此外，ARIADNE算法与PD-L1通路的调控活动相关，表明其在个性化癌症治疗中的潜在应用价值。
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关键证据
ARIADNE算法能够预测HER2阴性乳腺癌患者对免疫疗法的反应。
高风险组的病人pCR率为26%，低风险组为62%。
研究显示ARIADNE与PD-L1通路的调控活动相关。
真实性检查
否
AI评分总结
ARIADNE算法通过分析HER2阴性乳腺癌患者的基因表达数据，能够有效预测患者对免疫疗法的反应。研究结果显示，低风险组患者的病理完全缓解率(pCR)显著高于高风险组，分别为62%和26%。此外，ARIADNE算法与PD-L1通路的调控活动相关，表明其在个性化癌症治疗中的潜在应用价值。