樊嘉院士团队在肝癌研究领域再获新突破！国际首次绘制肝癌转移的时空多组学演化图谱

目前肝癌转移肿瘤的基因突变和分子表达全景图谱仍极度缺乏，肝癌在转移过程中的克隆选择等演化规律尚不清晰，导致肝癌转移病灶的临床诊疗仍然缺乏足够的理论指导。全面深刻认识肝癌转移复发的内在机制，探索更有效的干预新🍁·官方网站登录入口策略，已成为进一步提高肝癌患者总体生存率的关键课题。这项研究从复旦大学附属中山医院和天津肿瘤医院肝癌样本库两万多例肝癌手术患者中筛选出182例肝细胞癌患者，并对原发灶、转移灶和肝内复发灶手术切除样本回顾性多区域取样，最终共收集461个石蜡包埋组织，进行基因组、转录组、单细胞。

国家数据局公布“数据要素×”大赛医疗健康优秀案例之6~8

首先，基于医疗数据挖掘技术，整合大规模多模态数据，挖掘医疗数据中潜在的信息和规律；其次，利用多模态医学影像算法与分割技术，提高医学图像分类及生存期预测准确度；最后，基于聚类分析的医疗行为画像技术，实现患者个人信息数字化，辅助医生制定个性化、精准化的治疗🍅方案。三是利用加密技术保障数据安全。采用联邦学习方式，通过机器学习和深度学习对分散数据进行模型训练，并通过实施严密的安全措施与加密技术，确保患者隐私安全。在平衡数据利用与隐私保护的同时，强化模型预测精度和适用范围。四是构建基于数。

如何确定肿瘤患者需要哪种免疫疗法？

如何确定肿瘤患者需要哪种免疫疗法？以下文章来源于医药速览 ，作者医药速览 自打1953年DNA的结构被阐明以来，世界上所有的科学家就情不自禁地将一切想解释的问题归因于细胞里某些DN🎨·官方网站登录入口A，RNA或者蛋白质分子的结构变化上。就拿肿瘤来说，如果细胞不幸变成了肿瘤细胞，那一定是细胞里的某个关键DNA，RNA或者蛋白质分子发生了叛变。事实上呢？这么多年的研究下来，肿瘤细胞中真的发生了叛乱吗？是？也不是。在巨量的研究资金投入和各种高通量组学测序的加持下，人们终于发现肿瘤细胞中确实出现了大量。

专注于癌症研究的工程学

像cbioportal这样的资源提供了对这些数据的独特访问，为发现打开了一扇窗口。机器学习和大语言模型等计算技术的兴起，为在寻找相关性和线索的过程中高效筛选巨大的多组学数据集提供了有希望的机会。虽然个别研究人员通常专注于收集他们特定领域的数据，计算方法也可以用来整合不同类型的数据☎️并识别总体模式。此外，在临床环境中，计算工具可以专注于个别患者的特定生物学特征，并帮助制定个性化治疗计划。预测建模的新方法已经显示出阐明肿瘤进展和药物反应的希望。面向发现的计算工具也帮助优化药物设计和。

给肿瘤看相:AI如何确定肿瘤患者到底需要哪种免疫疗法？

01 数据挖掘：肿瘤细胞层面 首先，我们分析整合肿瘤细胞自身有关的特征，一般从肿瘤细胞的纯度、基因突变、新型癌抗原三个方面去挖掘信息。1.1肿瘤细胞的纯度（intratumour heterogeneity，ITH） 肿瘤本身由很多肿瘤细胞构成。严格地说，每个肿瘤细胞都是独一无二的。给他们分级从而确定肿瘤中肿瘤细胞的纯度（intratumour heterogeneity，ITH）是个很微妙的事。目前已有生物信息学工具Pyclone, SciClone, Battenberg。