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EGFR
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AI 利用多标签学习从扫描中预测肺癌突变
研究人员开发了一种使用深度学习的多标签学习方法，通过 PET/CT 扫描预测非小细胞肺癌 (NSCLC) 中的特定基因突变（EGFR、TP53 和 KRAS）。该研究在英国队列中进行，发现多标签学习的有效性因基因突变对而异，其中 KRAS 和 TP53 的联合预测显示出更高的 AUC 分数。这些发现表明，针对特定突变建模策略可能更有利于 PET/CT 影像组学预测。
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AI 联合科学家工作流针对 EGFR 抑制剂耐药性
研究人员开发了一个 AI 联合科学家工作流，用于发现新的 EGFR 抑制剂，特别是针对导致现有疗法耐药性的 C797S 突变。该过程包括使用 ChEMBL 和 UniProt 来识别生物靶点和生物活性数据，然后使用 RDKit 进行分子标准化和特征计算。在此数据上训练随机森林模型以预测抑制剂效力，并使用 SHAP 进行特征解释。最后，工作流通过 BRICS 重组分子片段进入生成设计，以创建新的候选药物，然后根据 PubChem 进行评…