空间转录组框架提升抗癌药预测

研究团队提出一个整合空间转录组的计算框架，用于改进抗癌候选药物预测，并在1291种化合物上比较了传统bulk特征与局部空间基因表达特征的表现。团队称，bulk特征预测性能不足，纳入空间信息后预测准确性提高，已知抗癌药物的优先级排序也得到改善，还识别出未分类化合物和非肿瘤领域化合物的潜在抗癌作用。 该框架针对的是bulk RNA表达谱会把肿瘤内部空间异质性平均掉的问题；三阴性乳腺癌因缺乏受体导向治疗且空间异质性明显，受影响尤为突出。作者据此认为，化合物的治疗相关性取决于局部转录组状态，而非整块肿瘤切片的静态属性。上述效果为研究团队的评估结论。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。