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导读 免疫疗法和靶向疗法的结合在治疗转移性肾细胞癌 (RCC) 方面显示出了希望,这是最常见的肾癌形式,占所有病例的 90%。然而,准确预测对这...
免疫疗法和靶向疗法的结合在治疗转移性肾细胞癌 (RCC) 方面显示出了希望,这是最常见的肾癌形式,占所有病例的 90%。然而,准确预测对这些治疗的反应仍然是一个重大挑战。
4 月 4 日在《Cancer Cell》上发表的一项新研究由耶鲁大学癌症中心研究人员领导,他们与全国研究人员合作区分 RCC 肿瘤的分子亚组,以更好地了解它们的组成如何影响治疗反应。该研究建立在一项临床试验的基础上,该试验确定了七种具有独特生物学特征的不同分子亚型。
该研究的资深作者 David Braun 博士说: “这项研究的动机实际上是我们在临床上看到的情况——我们有一些患有完全相同的透明细胞肾癌诊断的患者,他们接受了相同的治疗,但结果却截然不同。”他是耶鲁大学癌症中心的成员,也是耶鲁大学医学院的医学(肿瘤内科)助理教授。
“我们知道肿瘤之间存在巨大的生物多样性,我们试图了解是否可以利用经典的机器学习方法对透明细胞肾癌的不同亚型进行分类,以及这些亚型是否会影响对治疗产生反应的可能性。”
研究人员分析了734 名患者的临床数据,并使用人工智能(AI) 机器学习工具来寻找这些分子亚型的预测能力,以制定 FDA 批准的透明细胞肾癌标准治疗方法。
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