CMVAE改进乳腺癌单组学生存预后
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CMVAE改进乳腺癌单组学生存预后
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AI 综述
Singh等提出CMVAE，将乳腺癌单组学数据映射至临床结局感知的潜在空间，同时推断缺失分子数据，并以对比学习对齐患者生存轨迹。在TCGA乳腺癌浸润性癌队列开展防泄漏五折分层交叉验证后，生存预测AUROC为0.7397±0.0239，高低风险组分层差异达到p<0.0001。 与6个多组学生存预测基线相比，CMVAE表现最低高出3%；相关代码、数据准备脚本及训练验证配置已公开。该结果属于研究队列中的预测性能评估，尚不能直接证明其可改善临床治疗结局。
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最新进展11月2日 00:00
CMVAE：对比监督改善乳腺癌生存预后的单组学潜在流形报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
11月2日
- bioRxiv · BioinformaticsCMVAE：对比监督改善乳腺癌生存预后的单组学潜在流形
研究团队提出 CMVAE，将单组学数据映射到临床结局感知的潜在空间，同时推断缺失分子数据并对比对齐患者生存轨迹。基于 TCGA BRCA 队列的五折分层防泄漏交叉验证，AUROC 为 0.7397 +/- 0.0239，高低风险组分层达 p < 0.0001。较 6 个多组学生存基线最低高出 3%，代码及训练验证配置已提供。
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