AI-driven multi-omics integration of cancer-associated fibroblasts for prognostic modeling and therapeutic target discovery in head and neck squamous cell carcinoma
8.5
来源：
Nature
关键字：
AI drug discovery
发布时间：
2025-12-04 07:52
摘要：
该研究聚焦于头颈鳞状细胞癌（HNSCC），通过AI驱动的多组学整合策略，探讨癌相关成纤维细胞（CAFs）的异质性对治疗反应的影响。研究开发了基于机器学习的预后模型，并通过多种分析方法验证了其有效性，识别出Epothilone B作为潜在的治疗靶点。这一研究为精准肿瘤学提供了新的生物标志物和治疗策略，具有重要的临床应用前景。
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关键证据
研究开发了基于机器学习的LASSO-Cox回归模型，验证了预后性能。
通过AI驱动的多组学整合策略，揭示了CAF介导的机制。
识别了Epothilone B作为针对HBEGF的潜在治疗药物。
真实性检查
否
AI评分总结
该研究聚焦于头颈鳞状细胞癌（HNSCC），通过AI驱动的多组学整合策略，探讨癌相关成纤维细胞（CAFs）的异质性对治疗反应的影响。研究开发了基于机器学习的预后模型，并通过多种分析方法验证了其有效性，识别出Epothilone B作为潜在的治疗靶点。这一研究为精准肿瘤学提供了新的生物标志物和治疗策略，具有重要的临床应用前景。