20基因预测面板

AUC 0.97

该面板通过人工神经网络构建，可从胶质母细胞瘤患者中精准筛选出抗PD1/PD-L1治疗的潜在获益人群，避免无效治疗。

Wang, Yaning · Wang, Zihao · 郭晓鹏 · 幸兵 · 王裕 · 姚勇 · 马文斌

Cancer Medicine 2024

参数信息

预测响应者的AUC

0.97

输入基因数

20

隐藏神经元数

5

输出神经元数

1

技术优势

预测准确

在测试集中，ANN模型预测免疫治疗响应的AUC达到0.97，能够准确区分响应者和非响应者。

无创检测

仅需检测20个基因的表达水平，即可通过ANN模型计算评分，无需复杂侵入性操作。

生存获益

ANN预测的响应者总生存期显著优于非响应者，提示该模型可帮助筛选真正能从免疫治疗中获益的患者。

指导用药

该20基因面板可作为伴随诊断工具，帮助肿瘤学家准确选择可能对免疫检查点抑制剂有响应的患者。

应用场景

• 胶质母细胞瘤免疫治疗：筛选最可能从免疫治疗获益的GBM患者，避免无效治疗。
• 免疫检查点抑制剂伴随诊断：作为伴随诊断工具，指导临床医生对免疫检查点抑制剂的个体化使用。
• 肿瘤生物标志物检测：提供基于20基因表达的生物标志物检测，预测免疫治疗预后。