从静态数据推断疾病时间轴：虚拟队列的几条技术路线与边界

生信人梳理了近年从静态或稀疏数据推断疾病时间进展的几类方法，并强调虚拟轨迹不等于真实纵向随访。文章把路线分为四类：SuStaIn 与阿尔茨海默病伪纵向分析从横截面数据排出相对阶段，其中一项研究选取 378 名 Aβ 阳性受试者按病理负担排列成伪纵向序列；Nature 的 OSDR 利用空间蛋白组和 Ki67 等增殖标志物，从单张肿瘤切片推断细胞群体动力学，并用 NeoTRIP 三阴性乳腺癌试验的纵向活检检验；Nature Communications 的 VeloCD 用全血 RNA velocity 信号预测疾病状态走向。