Efferocytosis-related signatures identified via Single-cell analysis and machine learning predict TNBC outcomes and immunotherapy response
8.5
来源：
Nature
关键字：
mRNA
发布时间：
2025-11-07 03:47
摘要：
本研究通过单细胞RNA测序和机器学习识别了与吞噬作用相关的八个基因，构建了一个有效的预后模型，能够预测三阴性乳腺癌（TNBC）患者的临床结果和免疫治疗反应。研究结果显示，EFRS模型在不同数据集中的预测准确性较高，且与患者的免疫微环境特征密切相关。这些发现为TNBC的个性化治疗提供了新的思路，强调了吞噬作用在肿瘤进展和免疫治疗中的重要性。
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关键证据
研究表明，EFRS模型能够有效预测TNBC患者的临床结果和免疫治疗反应。
通过单细胞RNA测序和机器学习识别了与吞噬作用相关的基因。
研究利用TCGA和GEO数据库的数据，分析了TNBC患者的转录组数据。
真实性检查
否
AI评分总结
本研究通过单细胞RNA测序和机器学习识别了与吞噬作用相关的八个基因，构建了一个有效的预后模型，能够预测三阴性乳腺癌（TNBC）患者的临床结果和免疫治疗反应。研究结果显示，EFRS模型在不同数据集中的预测准确性较高，且与患者的免疫微环境特征密切相关。这些发现为TNBC的个性化治疗提供了新的思路，强调了吞噬作用在肿瘤进展和免疫治疗中的重要性。