【Nature子刊】西湖大学郭天南团队：利用蛋白质组学与机器学习技术预测II期和III期结肠癌患者的总生存期

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【导读】 结肠癌作为全球范围内发病率和死亡率较高的恶性肿瘤，其早期诊断和预后预测，对于提高患者生存率至关重要。近年来，蛋白质组学和机器学习技术的结合，为癌症预后评估提供了新的途径。蛋白质组学可以探索癌症患者体内蛋白质表达的变化，而机器学习则能够处理复杂的数据模式，预测疾病进展。本文将深入探讨如何利用蛋白质组学数据和机器学习算法来预测II期和III期结肠癌患者的总生存期，以及其在临床应用中的潜力和挑战。 2024年8月13日，西湖大学医学院郭天南团队在期刊《Cell Discovery》上发表了题为“Prediction of overall survival in stage II and III colon cancer through machine learning of rapidly-acquired proteomics”的研究论文。本研究的目的是开发一个可理解的分类模型，以基于蛋白质组学的数据，预测II-III CC患者的长期生存期，并在外部验证数 ………………………………