年6月23日，国际权威肿瘤学杂志FrontiersinOncology(IF=6.2)发表了医院泌尿外科陈刚教授团队的最新研究成果“DeepLearning-BasedMulti-OmicsIntegrationRobustlyPredictsRelapseinProstateCancer”。
该研究成功地构建了一种基于深度学习的预测模型，能够有效地预测前列腺癌复发，可进行临床应用并辅助临床决策。
研究背景
肿瘤的术后复发在前列腺癌患者中仍有相当大的比例发生，精准预测复发有利于临床早期干预。多组学数据整合技术可以揭示肿瘤的异质性并提供新型的分子分类，而深度学习方法可以有效地转化多组学数据，帮助构建更准确的预后模型。
研究发现
应用构建的预测模型能够很好的区分前列腺癌高复发风险和低复发风险患者，并具有较高的一致性指数。同时多个外部验证集也证实了该模型的稳健性。分析结果显示，与低风险组相比，高风险组有个上调和个下调的基因，富集分析发现5个标志性基因集被上调，而13个被下调。DNA损伤修复通路在高风险组中明显富集。CNV分析显示：30.18%的基因被显著上调，7号和8号染色体上的基因扩增在高风险组中显著升高。此外，研究还发现三个肿瘤浸润型免疫细胞亚群在前列腺癌高风险组中的比例升高。
该研究是在上海市自然科学基金的资助下完成。医院陈刚教授和医院宋振宇医师为通讯作者，博士生韦自卫为第一作者。
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原标题：《金医科研∣我院陈刚教授团队使用深度学习方法整合多组学数据构建前列腺癌复发预测模型》