IF：40.8｜基于多模态模型，预测胃癌对抗HER2治疗或抗HER2联合免疫治疗的反应

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*仅供医学专业人士阅读参考 沈琳/董彬教授团队开发的MuMo模型，有助于临床医生更好地识别出哪些患者最有可能从特定治疗方案中受益，从而实现更加精准和个性化的治疗。 2024年8月26日，北京大学肿瘤医院沈琳教授、张小田教授以及北京大学董彬教授在《Signal Transduction and Targeted Therapy》期刊（IF：40.8）发表了关于HER2阳性胃癌治疗反应预测的研究成果 [1] 。该研究收集了 429例HER2阳性胃癌患者的多模态数据，包括影像学、病理学及临床信息，通过人工智能（AI）技术开发了一种多模态肿瘤治疗响应预测的深度学习模型（MuMo），旨在采用综合分析方法准确预测HER2阳性胃癌患者抗HER2治疗或抗HER2联合免疫治疗的治疗反应。结果显示，MuMo在预测抗HER2治疗和联合免疫治疗反应方面表现出色，AUC得分分别达到0.821和0.914；并且，MuMo预测的低风险患者的无进展 ………………………………