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arXiv预印本：多模态AI从乳腺癌活检预测新辅助治疗pCR
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事件综述
2026年10月5日，arXiv预印本报道了一项基于转录组信息的多模态AI研究。研究人员开发了两阶段模型，用于从乳腺癌活检预测新辅助治疗的病理完全缓解（pCR）：第一阶段利用8,742例跨32种癌症的病理图像学习推断转录组表达，第二阶段将推断得到的表达与临床变量结合进行预测。该模型在1,080例（5个队列）样本上开发，在1,412例（9个队列）的外部验证中达到合并AUROC 0.79（95% CI 0.73–0.85），表现优于单纯病理学生物标志物，且对瘤内取样稳定，仅需极小活检组织即可完成预测。
由模型根据报道生成 · 7 小时前更新
最新进展10月5日 19:54
多模态AI模型外部验证合并AUROC达0.79，仅需极小活检组织即可预测pCR。报道时间线
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10月5日
- AI × 生物医药精选基于转录组信息的多模态AI从乳腺癌活检预测新辅助治疗反应
研究人员开发了两阶段多模态AI模型，从乳腺癌活检预测新辅助治疗的病理完全缓解（pCR）。第一阶段利用8,742例跨32种癌症病理图像学习转录组表达，第二阶段结合推断表达与临床变量预测pCR；在1,080例（5个队列）开发、1,412例（9个队列）外部验证中达到合并AUROC 0.79（95% CI 0.73–0.85），优于单纯病理学生物标志物，且对瘤内取样稳定、仅需极小活检组织。
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