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诺华与FDA合作开发乳腺癌PFS多模态预测模型
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事件综述
2026年10月13日，诺华与美国FDA合作的研究在medRxiv Oncology发表。该研究采用多模态机器学习方法，分析HR+/HER2-晚期乳腺癌患者的无进展生存（PFS）预后因素。研究数据来源于MONALEESA-2、-3和-7三项III期临床试验，整合了患者的基线临床特征、循环肿瘤DNA（ctDNA）以及肿瘤基因表达数据，其中训练集纳入1,355例患者，测试集纳入382例患者，用于构建PFS预后预测模型。
由模型根据报道生成 · 3 小时前更新
最新进展10月13日 08:00
诺华与FDA联合发表基于MONALEESA试验的多模态机器学习模型预测HR+/HER2-晚期乳腺癌PFS报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月13日
- medRxiv Oncology基于多模态机器学习的HR+/HER2-晚期乳腺癌无进展生存预后因素分析：来自MONALEESA III期试验
诺华与美国FDA合作，整合MONALEESA-2、-3、-7 III期试验中HR+/HER2-晚期乳腺癌患者（训练集n=1,355，测试集n=382）的基线临床、ctDNA和肿瘤基因表达数据，构建PFS预后模型。
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