黑色素瘤代谢预后模型

四队列预测准确

通过机器学习构建的代谢相关预后模型，为黑色素瘤患者提供风险分层和免疫治疗反应预测。

Xie, Jiaheng · 颜伟 · Tang, Qikai · 李力群 · 王鸣 · He, Yucang

Journal of Investigative Dermatology 2025

技术优势

四队列都准

模型在四个独立队列中一致性高，预测性能优于现有方法。

能预测免疫疗效

高风险组患者免疫治疗反应差，因此模型可用于筛选适合免疫治疗的患者。

机制可成药

关键基因GYS1受SP1转录调控和PSMD14去泛素化稳定，敲低PSMD14能抑制肿瘤生长，提供了治疗靶点。

应用场景

• 黑色素瘤预后评估：用代谢基因表达谱对患者进行风险分层，预测生存。
• 免疫治疗反应预测：预测哪些患者能从免疫治疗中获益，避免无效治疗。
• 肿瘤代谢靶点：PSMD14-SP1-GYS1轴可作为药物干预靶点抑制肿瘤生长。
• 体外诊断标志物：模型基因可开发为基因表达检测panel用于临床预后判断。