基于转录组数据将乳腺癌患者分为两个NETs相关亚组，并构建风险模型以评估预后和免疫治疗反应，为临床个体化治疗提供分层依据。
谢肖俊
Frontiers in Molecular Biosciences 2023
该模型仅需肿瘤转录组数据即可完成风险分层，无需额外检测，便于临床推广。
高风险评分与不良临床结局显著相关，可帮助临床医生早期识别预后差的患者。
通过TIDE数据库发现不同亚组对免疫治疗反应存在差异，风险评分可辅助筛选免疫治疗潜在获益人群。
开发了列线图预后预测模型，为临床医生提供直观工具，便于个体化生存概率估算。