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Azizi 在 CSHL AI 研讨会上介绍用基础模型刻画肿瘤微环境
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报道摘要
Columbia Elham Azizi 在 CSHL AI in Biology 研讨会上介绍用生成式与基础模型结合 Starfish 等空间转录组工具刻画肿瘤微环境（TME）。她在 ER 阳性乳腺癌中发现细胞毒性 T 细胞浸润反而预后更差的悖论，提示 T 细胞可能驱动肿瘤依赖 ER 信号。长期目标是构建 TME "世界模型"在计算机上预测不同治疗方案下的患者轨迹，主要挑战是泛化到分布外患者。
摘自 专家解读（YouTube）
报道时间线
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10月4日
- 专家解读（YouTube）精选CSHL AI in Biology 研讨会访谈 Elham Azizi：用基础模型刻画肿瘤微环境
Columbia Elham Azizi 在 CSHL AI in Biology 研讨会上介绍用生成式与基础模型结合 Starfish 等空间转录组工具刻画肿瘤微环境（TME）。她在 ER 阳性乳腺癌中发现细胞毒性 T 细胞浸润反而预后更差的悖论，提示 T 细胞可能驱动肿瘤依赖 ER 信号。长期目标是构建 TME "世界模型"在计算机上预测不同治疗方案下的患者轨迹，主要挑战是泛化到分布外患者。
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