Multi-dimensional omics integrated machine learning framework identifies macrophage-fibroblast-tumor co-infiltration patterns to predict prognosis in gastric cancer
8.5
来源：
Nature
关键字：
digital pathology
发布时间：
2025-12-09 15:35
摘要：
本研究通过多维组学整合机器学习框架，识别了胃癌中巨噬细胞、成纤维细胞与肿瘤细胞的共浸润模式，具有重要的预后预测价值。研究采用空间转录组学分析，揭示了肿瘤微环境中的细胞相互作用，并通过机器学习工具Gastric-Discovery实现了精准的患者分层。这一创新性成果为胃癌的临床管理提供了新的视角，可能推动相关治疗策略的发展。
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关键证据
研究揭示了巨噬细胞和成纤维细胞在胃癌中的共浸润模式，具有预后预测价值。
采用机器学习框架Gastric-Discovery进行细胞浸润模式的识别，显示出创新性。
研究数据来自多个公开数据库，确保了科学性和透明性。
真实性检查
否
AI评分总结
本研究通过多维组学整合机器学习框架，识别了胃癌中巨噬细胞、成纤维细胞与肿瘤细胞的共浸润模式，具有重要的预后预测价值。研究采用空间转录组学分析，揭示了肿瘤微环境中的细胞相互作用，并通过机器学习工具Gastric-Discovery实现了精准的患者分层。这一创新性成果为胃癌的临床管理提供了新的视角，可能推动相关治疗策略的发展。