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摘要
尽管基因测序在癌症治疗中已变得常规,但将肿瘤复杂的突变特征转化为可操作的治疗决策仍然是一个核心挑战。MutationProjector 是基于超过 30,000 个肿瘤的基因组变异大数据集进行预训练的,并结合了丰富的分子生物学知识。该模型能够揭示肿瘤的分子通路变化,有助于模型的解释,并能准确重建未被预测到的突变,从而证明其泛化能力。当用于预测多种癌症类型和患者群体的免疫疗法或化疗耐药性时,MutationProjector 在所有情况下都达到了或超过了现有技术的最佳性能。它发现了许多意想不到的生物标志物,例如 KMT2D 突变与免疫疗法敏感性之间的关系,以及 SMARCA4 和 STK11 的联合变异与免疫疗法耐药性之间的关联。这些结果为将肿瘤基因型与生物学机制及治疗结果联系起来提供了一个统一的框架。


