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鼻咽癌腫瘤微環(huán)境分子分型預測有新模型
[所屬分類:行業(yè)動態(tài)] [發(fā)布時間:2025-5-23] [發(fā)布人:楊曉燕] [閱讀次數(shù):] [返回]
鼻咽癌腫瘤微環(huán)境分子分型預測有新模型
作者:張思瑋 來源:中國科學報
山東拓普生物工程有限公司 http://www.jlkcpj.cn
日前,一項由廣東醫(yī)科大學附屬醫(yī)院、暨南大學附屬第一醫(yī)院及河北醫(yī)科大學第一醫(yī)院學者共同完成的研究成果《基于MRI影像組學預測局部晚期鼻咽癌CAⅨ-CD8分子分型》在《數(shù)字醫(yī)學與健康》雜志優(yōu)先出版。該研究旨在通過MRI影像組學探索局部晚期鼻咽癌治療前腫瘤微環(huán)境中碳酸酐酶Ⅸ(CAⅨ)-CD8的變化。
研究團隊創(chuàng)新性地開發(fā)了一種無創(chuàng)技術,能夠通過局部晚期鼻咽癌患者治療前的MRI圖像,精確預測腫瘤微環(huán)境中的CAⅨ-CD8分子分型。根據(jù)CAⅨ及CD8定量指標的中位數(shù),把患者分為CAⅨ高CD8低組及其他表達組,并按7:3的比例劃分訓練集和驗證集。研究整理所有患者的MRI圖像,包含軸位T2加權成像(T2WI)、T1加權成像(T1WI)及增強壓脂T1WI(CE-T1WI-FS)。
研究人員首先使用ITK-SNAP軟件勾畫感興趣區(qū),然后利用PyRadiomics v3.0軟件包從每個序列中提取1130個三維影像組學特征,并通過方差分析或過濾式選擇算法進行特征篩選,接著將獲得的4組最優(yōu)化影像組學參數(shù)應用于自適應增強、支持向量機、樸素貝葉斯、隨機森林、邏輯回歸及高斯過程等6種機器學習算法,構建多個模型,并采用五折交叉法進行內(nèi)部驗證,最終篩選出最優(yōu)預測模型。經(jīng)Delong檢驗,基于T2WI+T1WI+CE-T1WI-FS三個序列的融合模型為最優(yōu)模型。。
研究人員表示,該研究成功構建了基于MRI影像組學的無創(chuàng)預測模型,用于評估局部晚期鼻咽癌腫瘤微環(huán)境中的CAⅨ-CD8分子分型,為這一新型無創(chuàng)生物學標志物的開發(fā)奠定了基礎,同時也為臨床醫(yī)生提供了預測鼻咽癌預后的新途徑。
相關論文信息:https://rs.yiigle.com/cmaid/1541096
(本文內(nèi)容來源于網(wǎng)絡,版權歸原作者所有,如有侵權可后臺聯(lián)系刪除。)
作者:張思瑋 來源:中國科學報
山東拓普生物工程有限公司 http://www.jlkcpj.cn
日前,一項由廣東醫(yī)科大學附屬醫(yī)院、暨南大學附屬第一醫(yī)院及河北醫(yī)科大學第一醫(yī)院學者共同完成的研究成果《基于MRI影像組學預測局部晚期鼻咽癌CAⅨ-CD8分子分型》在《數(shù)字醫(yī)學與健康》雜志優(yōu)先出版。該研究旨在通過MRI影像組學探索局部晚期鼻咽癌治療前腫瘤微環(huán)境中碳酸酐酶Ⅸ(CAⅨ)-CD8的變化。
研究團隊創(chuàng)新性地開發(fā)了一種無創(chuàng)技術,能夠通過局部晚期鼻咽癌患者治療前的MRI圖像,精確預測腫瘤微環(huán)境中的CAⅨ-CD8分子分型。根據(jù)CAⅨ及CD8定量指標的中位數(shù),把患者分為CAⅨ高CD8低組及其他表達組,并按7:3的比例劃分訓練集和驗證集。研究整理所有患者的MRI圖像,包含軸位T2加權成像(T2WI)、T1加權成像(T1WI)及增強壓脂T1WI(CE-T1WI-FS)。
研究人員首先使用ITK-SNAP軟件勾畫感興趣區(qū),然后利用PyRadiomics v3.0軟件包從每個序列中提取1130個三維影像組學特征,并通過方差分析或過濾式選擇算法進行特征篩選,接著將獲得的4組最優(yōu)化影像組學參數(shù)應用于自適應增強、支持向量機、樸素貝葉斯、隨機森林、邏輯回歸及高斯過程等6種機器學習算法,構建多個模型,并采用五折交叉法進行內(nèi)部驗證,最終篩選出最優(yōu)預測模型。經(jīng)Delong檢驗,基于T2WI+T1WI+CE-T1WI-FS三個序列的融合模型為最優(yōu)模型。。
研究人員表示,該研究成功構建了基于MRI影像組學的無創(chuàng)預測模型,用于評估局部晚期鼻咽癌腫瘤微環(huán)境中的CAⅨ-CD8分子分型,為這一新型無創(chuàng)生物學標志物的開發(fā)奠定了基礎,同時也為臨床醫(yī)生提供了預測鼻咽癌預后的新途徑。
相關論文信息:https://rs.yiigle.com/cmaid/1541096
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