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Sigrid Vila-Bagaria
Sigrid Vila-Bagaria
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AI框架可根据标准病理切片预测癌症免疫治疗反应
研究人员开发了一种新颖的跨模态对比多实例学习（CCMIL）框架，旨在预测胃腺癌患者的免疫治疗反应。该框架直接从标准的苏木精-伊红（H&E）染色组织病理切片中推断分子特征，无需昂贵的RNA测序。通过对齐视觉形态模式和分子表型，CCMIL创建了一个可解释的检索引擎，可以找出转录组相似的病例并近似RNA特征，为病理学家提供了一种实用的分子预筛查策略。
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新AI方法从组织切片近似RNA特征
研究人员开发了VITA（VIrtual Transcriptomic Approximation，虚拟转录组近似）方法，这是一种新颖的深度学习方法，可以从标准的H&E染色组织切片中近似RNA特征。该方法旨在为预测胃腺癌的免疫治疗反应提供一种比昂贵的基因组测序更具成本效益的替代方案。VITA将H&E图像和RNA数据对齐到一个共享的潜在空间中，通过仅从H&E切片检索形态学上相似的历史病例来近似连续的RNA特征。