EcoNet深度学习框架提升免疫治疗反应预测

2026年10月13日，bioRxiv发布预印本研究，研究者提出深度学习计算框架EcoNet，用于分析肿瘤微环境并预测免疫治疗应答。该框架先建模由共现细胞状态组成的生态系统，再构建细胞间与细胞内信号网络，并利用图注意力网络提取嵌入进行预测。研究在2,532例泛癌免疫治疗样本上预训练，结果显示EcoNet的AUC较现有预测方法提升7.5-19.9%，较基于标志物的signature提升4.4-21.2%；经ccRCC疾病特异性微调后，可在独立ccRCC队列中按临床结局分层（P=0.024）。目前该研究为预印本，尚未经同行评审。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。