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机器学习借肿瘤衰老微环境预测免疫应答
2 篇报道1 个报道来源14 小时前更新
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事件综述
2026年10月21日，较早报道将这项研究概括为利用“替身”模型模拟肿瘤微环境，把肿瘤与免疫系统的相互作用视为“双向对话”，用于判断哪些患者更可能从免疫治疗中获益。10月22日，浦项科技大学团队披露了模型的具体流程：先识别存在衰老细胞且其会抑制免疫细胞活性的肿瘤微环境，再据此逐步对癌症患者分层并预测免疫治疗应答。团队在4种癌症的6个患者队列中测试，结果优于临床常用生物标志物；在未参与模型训练的独立皮肤癌队列中，表现与既有方法一致。研究发表于《npj Digital Medicine》，DOI为10.1038/s41746-026-03131-1。
由模型根据报道生成 · 1 小时前更新
最新进展10月22日 01:40
10月22日披露的模型在4种癌症6个队列中优于常用生物标志物，并在独立皮肤癌队列中与既有方法表现一致。报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月22日
- Medical Xpress浦项科技大学团队开发机器学习方法，利用肿瘤衰老微环境预测多癌种免疫治疗应答
浦项科技大学团队开发机器学习方法，先识别存在衰老细胞并抑制免疫细胞活性的肿瘤微环境，再逐步分层癌症患者并预测免疫治疗应答。该方法在4种癌症、6个患者队列中优于临床常用生物标志物，并在未纳入模型训练的独立皮肤癌队列中与既有方法表现一致。研究发表于 npj Digital Medicine，DOI: 10.1038/s41746-026-03131-1。
10月21日
- Google 新闻"'与肿瘤的双向对话'：研究人员利用'替身'模型预测免疫治疗反应"
研究人员利用"替身"模型预测患者对免疫治疗的反应，将肿瘤与免疫系统之间的相互作用描述为"双向对话"。该方法旨在通过模拟肿瘤微环境来帮助判断哪些患者更可能从免疫治疗中获益。 ```
本事件报道与热度
累计报道 2·当前热度 7·热度峰值 10（10月22日 00:00）·近 24 小时新增报道 +2
累计报道（只增）
热度指数（可衰减）
上下两图共用同一时间轴（指针同步）：上图是累计报道，只增不减，终点=全部报道，斜率=该小时新增篇数；下图是实时热榜 heatIndex——近 7 天独立参与方按 24 小时半衰期加权，讨论降温时会回落。