AI 與世界的難題 · 醫學與藥物探索 · arXiv · 2026-10-26
AI 引導的深度視覺蛋白質體學揭示三陰性乳癌內與復發相關的形態-分子特徵
原標題: AI-guided deep visual proteomics reveals recurrence-associated morpho-molecular signatures within triple-negative breast cancers
AI 能在數位病理影像中定位與預後相關的區域,但其分子基礎難以直接描述。作者利用復發風險熱圖引導實體組織取樣與質譜蛋白質體學分析,納入 156 位三陰性乳癌患者,針對兩個復發病例中由 AI 界定的 46 個高風險與低風險區域進行分析。在擴大的世代中,一組由 13 種蛋白質構成的複合指標可區分高復發與低復發患者。結合由 H&E 染色影像推得的風險分數後,C-index 由 0.679 提升至 0.739,5 年時間依賴型 AUC 由 0.675 提升至 0.770。