这项研究运用机器学习框架探索了构成软组织肉瘤的基础细胞状态及其细胞生态系统,并将其与患者预后及免疫疗法反应性进行了关联分析。 研究背景:软组织肉瘤是一种罕见且异质性强的结缔组织恶性肿瘤,目前对转移期患者的系统治疗选择有限。虽然最近的研究显示免疫检查点抑制剂(ICI)可以使部分转移期肉瘤患者获得持久缓解,但大多数患者并不能从中获益。传统的生物标志物(如肿瘤突变负荷和PD-L1表达)无法准确预测肉瘤患者对ICI的反应。研究人员推测,独特的肿瘤微环境可能是导致这一现象的关键因素。 研究过程:研究人员组建了一个299例局部期肉瘤患者的RNA-seq表达谱训练队列,以及一个310例局部期肉瘤患者的基因芯片数据验证队列,并结合相关临床注释信息。他们运用Ecotyper机器学习框架,从肉瘤的bulk转录组...