Integrating multi-omics and clinical features to model survival in epithelial ovarian cancer subtypes
7.0
来源：
Nature
关键字：
multi-omics
发布时间：
2025-12-20 03:45
摘要：
本研究整合了多组学数据与临床特征，建立了预测上皮性卵巢癌（EOC）生存率的模型。分析了2,427名患者的临床和分子数据，采用机器学习方法优化预测性能，发现了多个潜在的预后生物标志物。研究结果为个性化风险分层和治疗决策提供了框架，具有重要的临床应用价值。
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关键证据
研究开发了一种综合模型来预测上皮性卵巢癌患者的两年生存率。
整合了来自TCGA的临床和分子数据，揭示了不同亚型的生物标志物。
机器学习模型的应用提高了生存预测的准确性。
真实性检查
否
AI评分总结
本研究整合了多组学数据与临床特征，建立了预测上皮性卵巢癌（EOC）生存率的模型。分析了2,427名患者的临床和分子数据，采用机器学习方法优化预测性能，发现了多个潜在的预后生物标志物。研究结果为个性化风险分层和治疗决策提供了框架，具有重要的临床应用价值。