MODAE+跨域预测肿瘤药敏并关联生存

Fortino 等作者提出泛癌多目标深度学习域适应框架 MODAE+，用 9,696 例 TCGA 肿瘤、1,293 个 CCLE 细胞系及 738 个匹配细胞系中 544 种化合物的 CTRP 药敏数据，联合优化域对齐、去混杂、药物响应预测、生存预测与癌系分类。 在药敏筛查与 TCGA 治疗记录共有的药物中，作者报告 MODAE+ 预测的敏感性在接受了相应药物的患者中与总生存显著相关：按 log-rank 检验覆盖 46.3% 的受评癌症—药物组合，按多变量 Cox 分析为 41.5%。作者还称，在四个药物—基因资源中，泛癌分析有 34.9–64.4% 的药物出现超过 1.5 倍的显著表达差异（每种药物取最低 p 值的注释基因）；并从 13 个外部乳腺癌数据集提取治疗前应答者—非应答者表达特征作为补充验证。上述关联与验证均为作者报告的结果。

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