arXiv · AI· Yesung Cho, Ji Hwan Park, Chan Il Kim, Hyewon Kim, Honglan Li, Yumin Lee, Geongyu Lee, Sujeong Hong, Seong Min Park, Yoonyoung Lee, Hee Sool Rho, Sumin Lee, Amos Chungwon Lee, Changhwan Lee, Hwanyoung Shim, Hyunwook Kim, Hyeji Shin, Sanha Park, Jihoon Yu, Yoon Hee Shin, Sooheon Kim, Hyunjin Park, Seung Min Park, Sangwan Kim, Yujung Kim, Jinwon Jeong, Sung-Im Do, Eun-Young Kim, Dongmyung Shin, Ingu Do, Jongbae Park·· 4 小时前AI 评分25
AI 引导深视觉蛋白质组学揭示三阴性乳腺癌复发相关形态分子特征
AI-guided deep visual proteomics reveals recurrence-associated morpho-molecular signatures within triple-negative breast cancers
AI 导读
该研究利用 AI 风险热图引导对 156 名患者的三阴性乳腺癌进行空间蛋白质组学分析。 高风险区域富集有丝分裂程序，而低风险区域表现出免疫及抗原呈递相关特征。 基于差异蛋白构建的 13 蛋白复合体将 C-index 从 0.679 提升至 0.739，并提高了 5 年时变 AUC。
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