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ImmuneTwins用单细胞数据构建个体免疫数字孪生

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AI 综述

Hu, C. 等作者在 bioRxiv 发布预印本，提出 ImmuneTwins：用每个个体的单细胞观测数据个性化一个共享虚拟细胞模型，构建个体免疫数字孪生，以预测免疫状态变化。作者称，在两个外部人群中，其免疫年龄误差比现有最佳方法分别降低 32% 和 42%；在重复流感疫苗接种中，预测免疫细胞变化方向的准确率比已发表最佳方法高 35%，且随观测累积误差下降 27%。作者还称，该模型显示免疫细胞和血浆蛋白在 90 天内可恢复约一半偏离个人基准的幅度，但不同刺激下的反应规模存在差异；并据此定位了极端长寿人群的 B 细胞重塑，预测了骨髓瘤治疗中的患者特异性免疫轨迹。上述效果均为预印本作者报告，尚未经同行评审。

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最新进展10月30日 08:00

ImmuneTwins 数字孪生预测个体免疫轨迹

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10月30日

08:00
bioRxiv · Bioinformatics精选
ImmuneTwins 数字孪生预测个体免疫轨迹
作者提出 ImmuneTwins，通过用每个个体的观测数据个性化共享虚拟细胞模型来构建免疫数字孪生。在两个外部人群中，其免疫年龄误差相对现有最佳方法分别降低 32% 和 42%；在重复流感疫苗接种中，预测免疫细胞变化方向的准确率比已发表最佳方法高 35%，且随观测累积误差下降 27%。

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