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CPTAC-UCEC
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新的TIRA框架改进了跨癌MSI和TMB预测
研究人员开发了TIRA（肿瘤免疫表征自适应），一个旨在改进不同癌症类型中微卫星不稳定性高（MSI-H）和高肿瘤突变负荷（TMB-H）预测的新型框架。TIRA利用来自基础模型的空间免疫拓扑，而无需目标域数据，从而增强了跨癌泛化能力。在对各种癌症数据集进行测试时，TIRA通过适应冻结的基础模型表征，在MSI和TMB的零样本预测准确性方面显示出显著的改进，优于现有方法。
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新的生存模型验证方法显示出队列依赖的性能
研究人员开发并验证了一种名为drcosarc的方法，这是一种用于离散时间多实例学习生存模型的事后保形包装器。该方法在来自The Cancer Genome Atlas (TCGA)和Clinical Proteomic Tumor Analysis Consortium (CPTAC)的多个队列中进行了测试。评估侧重于反向概率审查加权 (IPCW) 估计和中位数下预测界限 (LPB)，结果显示性能因队列、患者级别单位、估计量和审查假设而异。