Integrating machine learning and experimental validation identifies a post-translational modification gene signature for prognosis and treatment response in breast cancer
8.0
来源：
Nature
关键字：
mRNA
发布时间：
2025-11-15 03:45
摘要：
本研究揭示了后转录修饰（PTM）在乳腺癌预后中的关键作用，并开发了一种基于PTM的基因签名（PTMRS）。该签名通过机器学习构建，显示出优越的预测性能，能够有效区分不同预后组，且在临床应用中具有潜在价值。研究结果表明，PTMRS可能成为个性化治疗和预后评估的重要工具，尤其是在乳腺癌患者中。
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关键证据
PTMRS的预测性能超越了临床特征和其他14个已发布的基因签名。
研究表明，PTM在乳腺癌预后中起着关键作用。
PTMRS在不同临床亚组中保持强大的预测性能。
真实性检查
否
AI评分总结
本研究揭示了后转录修饰（PTM）在乳腺癌预后中的关键作用，并开发了一种基于PTM的基因签名（PTMRS）。该签名通过机器学习构建，显示出优越的预测性能，能够有效区分不同预后组，且在临床应用中具有潜在价值。研究结果表明，PTMRS可能成为个性化治疗和预后评估的重要工具，尤其是在乳腺癌患者中。