Machine learning identifies TIME subtypes linking EGFR mutations and immune states in lung adenocarcinoma
8.5
来源：
Nature
关键字：
AI radiology
发布时间：
2025-11-27 03:43
摘要：
该研究利用机器学习技术分析了153个肺腺癌样本，揭示了EGFR突变与肿瘤免疫微环境之间的关系。研究定义了五种免疫微环境亚型，发现EGFR突变患者的免疫抑制特征与预后不良相关。这一发现为精准免疫治疗提供了新的思路，具有重要的临床应用潜力。
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关键证据
EGFR突变肿瘤表现出免疫抑制特征，可能影响预后。
通过机器学习生成的免疫微环境亚型为精准免疫治疗提供了新视角。
研究整合了153个LUAD样本的单细胞转录组数据，具有较强的数据支撑。
真实性检查
否
AI评分总结
该研究利用机器学习技术分析了153个肺腺癌样本，揭示了EGFR突变与肿瘤免疫微环境之间的关系。研究定义了五种免疫微环境亚型，发现EGFR突变患者的免疫抑制特征与预后不良相关。这一发现为精准免疫治疗提供了新的思路，具有重要的临床应用潜力。