IT之家 03月13日
中国科大推出高精度肝癌复发预测系统:准确率 82.2% 在线可用,成果登上《自然》
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中国科学技术大学孙成研究组与合作者开发肝癌复发风险预测系统,通过量化免疫细胞空间分布特征,准确率达82.2%,成果发表在《自然》上,该系统将科学成果转化为AI诊断工具,还创造了肿瘤微环境评估新方法。

🎯开发基于空间免疫学特征的肝癌复发风险预测系统,准确率82.2%。

💻将成果转化为可应用的AI诊断工具TIMES在线版本,可获风险评分。

📄TIMES系统基于五个生物标志物的空间表达谱,实现高精度预测。

🌟证明免疫细胞空间分布比数量更能决定临床预后,创造评估新方法。

IT之家 3 月 13 日消息,肝癌是全球癌症相关死亡的第三大原因,手术切除后的复发率高达 70%,如何准确预测肝癌复发是一个难题。

中国科学技术大学今日宣布,该校孙成研究组与合作者开发了一个基于空间免疫学特征的肝癌复发风险的预测系统,通过量化免疫细胞在肿瘤微环境中的空间分布特征,实现了对肝细胞癌复发风险的预测,准确率达 82.2%。

他们将科学成果直接转化为可应用的 AI 诊断工具 —— 公开免费的 TIMES 在线版本(https://sun.times.ustc.edu.cn),上传病理染色图像即可获得肝癌复发风险评分。

该研究成果已于今日凌晨发表在《自然》上,代表了肿瘤空间免疫学领域的重要进展,为肝细胞癌(HCC)的术后风险分层提供了潜在的空间免疫学评估维度。

▲ 孙成团队合影,图源:中国科学技术大学

“TIMES”评分系统即“Tumor Immune MicroEnvironment Spatial”(肿瘤免疫微环境空间)评分系统,是首个结合空间免疫信息的肝癌复发预测工具。

TIMES 系统相关的核心算法和模型已获得专利保护,研究团队正积极寻求与企业合作,推动该预测系统的规范化临床转化应用。研究团队希望能够提供全新的临床决策辅助工具,帮助医生在有限资源条件下为患者制定最优化治疗方案,让预测肝癌复发的 TIMES 系统普惠可及。

其研究证明了免疫细胞的空间分布比其整体数量更能决定临床预后,将空间转录组学、蛋白质组学和多光谱免疫组化技术与人工智能驱动的空间分析整合,创造了肿瘤微环境评估的全新方法。

“TIMES”评分系统基于五个生物标志物 (SPON2、ZFP36L2、ZFP36、VIM 和 HLA-DRB1) 的空间表达谱,通过量化免疫细胞在肿瘤微环境中的空间分布特征,实现了对肝细胞癌复发风险的高精度预测。高维分析确定 SPON2 为具有最高预测权重的标志物,其在 NK 细胞亚群中的表达模式与 HCC 预后存在显著相关性。

IT之家附论文链接:
https://www.nature.com/articles/s41586-025-08668-x

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