研究方向
肿瘤基因组、肿瘤免疫与精准肿瘤学的研究和产业进展。
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阿里达摩院发布食管癌 AI 模型 DAMO EAGLE，尝试在不插管的情况下，从胸部平扫 CT 中识别早期食管癌和癌前病变。研究团队把内镜报告和增强 CT 上的病灶位置配对到平扫 CT 上训练模型；在机会性筛查场景下，模型对食管癌的敏感性为 90%，对癌前病变为 52.5%，真实场景特异性为 99.2%，在低剂量 CT 上性能未见下降。
推荐理由：在机会性筛查场景下，该模型对食管癌的敏感性达到90%，并给出了癌前病变与特异性的具体数字，可供关注影像 AI 早筛的读者对照。
研究结合大规模单细胞 RNA 测序、空间验证和功能实验，构建了人正常结肠成纤维细胞与间质亚群的参考图谱，并以小鼠结肠为参照。
推荐理由：该研究以小鼠结肠为参照，用单细胞与空间验证构建人正常结肠和结直肠癌成纤维细胞参考图谱，为 CAF 分型提供统一坐标。
Biohub 与哥伦比亚大学等机构合作在 Nature Genetics 发表两篇论文，提出“cancer quantum biology”假说：同类型肿瘤在患者间拥有几乎相同的恶性细胞状态集合，这些状态可相互转换从而逃避单靶点药物。
推荐理由：两篇 Nature Genetics 论文提出肿瘤细胞状态在患者间高度保守，并用 AI 预测针对多状态的联合用药，在 DMG 小鼠模型中延长生存。