摘要
本申请公开了预测食管鳞状细胞癌干预效果的模型的构建方法。该构建方法包括:获取样本中预测因子的检测数据;所述预测因子至少包括样本中功能性CD8 T细胞的耗竭标志物的含量或其表达水平和C1QC+巨噬细胞免疫检查点分子的含量或其表达水平;根据所述预测因子的检测数据预测所述食管鳞状细胞癌的干预效果。建立了治疗期间肿瘤微环境(TME)复杂空间组织的空间蛋白质组学图谱;确定并分层了与特定细胞行为相关并影响治疗结果的关键空间特征;利用机器学习技术,开发出一个药物应答的强大预测模型,曲线下面积(AUC)可达97%。
技术关键词
食管鳞状细胞癌
紫杉醇类化合物
检查点
标志物
机器学习模型
氟嘧啶衍生物
广义线性模型
分子
样本
计算机设备
机器学习技术
输出模块
因子
肿瘤微环境
可读存储介质
患者
数据处理模块
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胎盘来源间充质干细胞
试剂盒
血清
火力发电机组
机组状态评估方法
历史运行数据
贡献率
参数