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# 结直肠癌

4 篇关联报道

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  1. medRxiv

    结直肠癌术后复发不再只看病理指标:空间宿主-微生物图谱把预测AUC从0.45拉到0.81

    结直肠癌术后是否复发,此前主要靠淋巴血管侵犯、神经侵犯、肿瘤出芽和Ki-67等常规病理指标判断。AlphaFISH把无需测序的纳米探针生物芯片与Transformer模型结合,在149例结直肠活检样本上同时读取41个宿主转录本和51个细菌属,并在术后一年随访的28例患者中以AUC 0.81预测复发或转移,而常规临床指标组合的AUC为0.45。该结果来自未经同行评审的预印本,样本规模有限。

  2. bioRxiv

    MDM2启动子P1/P2切换与结直肠癌谱系可塑性:深度学习形态分类98.5%准确率,P2指数在TP53野生型中更高且Nutlin-3a敏感性更强

    该研究以22例患者来源的63个类器官样本、TCGA-COAD/READ(n=624)与GSE39582(n=536)共1,160例外部验证、GDSC2/DepMap细胞系面板及65株独立患者来源结直肠癌类器官生物库为材料,检验MDM2双启动子(P1/P2)使用是否作为分子开关区分染色体不稳定型与环境适应型(微卫星不稳定/锯齿状通路伴胃化生)两种结直肠癌表型,发现深度学习形态分类测试准确率达98.5%(64/65),形态与P1/P2异构体使用相对应(P1主导样本中Type1紧凑腺管形态中位比例0.826对0.444,非Type1囊性黏液形态对应P2主导,AUC 0.79),P2特征在错配修复缺陷(

  3. medRxiv

    大语言模型从MIMIC-IV临床记录中提取的结直肠癌症状群及其与患者结局的关联

    该研究使用零样本大语言模型流程(Gemini 3.5 Flash 与 Claude Haiku)从 MIMIC-IV 中 1,507 名结直肠癌患者的 2,728 份出院记录里提取 46 种症状,基于 phi 相关(≥0.10)与 Louvain 社区检测构建患者层面症状共现网络,两种模型均收敛于三个临床可解释的症状群——全身性、结直肠癌疾病特异性与胃肠道症状群,且全身性症状群负担与院内死亡(OR=1.33)和 1 年死亡(OR=1.41)相关、结直肠癌疾病特异性症状群负担与 30 天再入院(OR=1.20)相关,这些关联在调整转移性疾病后依然稳健。

  4. medRxiv

    利用大语言模型从MIMIC-IV临床记录中提取结直肠癌症状

    该研究以MIMIC-IV中2,704份结直肠癌出院记录为数据,用46项症状清单(源自MSAS与EORTC QLQ-CR29)在200份双人裁定金标准上比较了词典规则匹配、预训练临床命名实体识别、零样本Claude Haiku与Gemini 3.5 Flash以及两种“LLM+规则否定过滤”混合方案,结果显示Gemini 3.5 Flash表现最佳(Macro F1=0.70、Micro F1=0.86、Macro Precision=0.74),Claude Haiku次之(Macro F1=0.63、Macro Recall=0.71),两者均明显优于规则法(Macro F1=0.44)与NER(Macro F1=0.

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