Ole-Johan Skrede

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Lancet：用机器学习研发大肠癌预后标志物

在结直肠癌（CRC）的治疗中，需要进一步改善预后标志物来对早期CRC患者进行分层，以完善辅助治疗的选择。最新发表在Lancet的研究旨在通过使用深度学习直接分析常规扫描的苏木精和伊红染色切片，建立原发性CRC切除术后患者预后生物标志物——DoMore-v1-CRC分类器。该方法已在大量独立的患者群体中进行了广泛评估，与已建立的分子和形态学预后标志物相关并优于它们，并在不同的肿瘤阶段到一致的结果。生物标志物将II期和III期患者划分为足够明确的预后组，能帮助避免在非常低的风险组中进行治疗，并确定哪些患者将受益于更强化的治疗方案，该生物标志物将可能用于指导辅助治疗的选择。

结直肠癌深度学习预后预测生物标志物辅助治疗