斯坦福团队发布CANVAS虚拟肿瘤空间图谱
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斯坦福团队发布CANVAS虚拟肿瘤空间图谱
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AI 综述
斯坦福大学医学院团队联合 Broad 研究所、MD 安德森癌症中心等在 Cell 发表研究，构建虚拟空间肿瘤图谱并开发 AI 平台 CANVAS，可从常规 H&E 染色切片预测肿瘤微环境的空间生态结构。 研究用 41 重 CODEX 空间蛋白组学解析 457 例非小细胞肺癌患者逾 1800 万个细胞，无监督聚类定义 10 种保守细胞邻域，并据此训练基于病理大模型 MUSK 的分类器 CANVAS，训练、验证与独立测试集准确率均超过 0.83。团队称，该方法在覆盖 9 种癌症类型的 5000 余例患者中验证了预后分层与免疫治疗疗效预测价值，并在两个独立免疫治疗队列（共 189 例）中验证了空间特征对免疫检查点阻断疗效的预测性能。
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最新进展10月23日 07:03
斯坦福团队在 Cell 发表虚拟空间肿瘤图谱，仅用 H&E 切片预测肿瘤微环境空间结构报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月23日
- 公众号：生信人精选斯坦福团队在 Cell 发表虚拟空间肿瘤图谱，仅用 H&E 切片预测肿瘤微环境空间结构
斯坦福大学医学院团队联合 Broad 研究所、MD 安德森癌症中心等在 Cell 发表研究，构建虚拟空间肿瘤图谱并开发 AI 平台 CANVAS，可从常规 H&E 染色切片预测肿瘤微环境的空间生态结构。研究用 41 重 CODEX 空间蛋白组学解析 457 例非小细胞肺癌患者逾 1800 万个细胞，无监督聚类定义 10 种保守细胞邻域（CN），并据此训练基于病理大模型 MUSK 的分类器 CANVAS，训练、验证与独立测试集准确率均超过 0.83。
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