组织时间机器：用单时间点数据前向预测结核肉芽肿结局

研究者开发出"组织时间机器"方法，利用包含高维空间特征的单时间点组织数据集，从5万余个虚拟肉芽肿库中匹配"数字伙伴"，前向预测非人灵长类结核肉芽肿从起始到终点的结局。该方法成功预测了22/28个肉芽肿的感染结局，并发现Mtb特异性IFN-γ产生型T细胞募集速率影响其余6/28个肉芽肿的预测不确定性。该框架适用于任何可基于异质、不完整、高维数据开展机制性时间预测的系统。