DEPICT框架实现肿瘤样本中心治疗优先级预测

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   DEPICT：以样本为中心的治疗优先级排序框架，跨动态与空间异质性肿瘤状态预测药物反应

   研究人员提出深度学习框架 DEPICT，将药物反应预测重构为单个肿瘤背景下疗法的相对优先级排序，整合转录组与突变特征，基于941个癌细胞系和289种化合物共231,880个细胞系-药物对训练。无需重新训练，DEPICT在独立细胞系、诱导耐药状态及配对的肺癌原发肿瘤与患者来源类器官中保持预测性能，并在空间转录组数据中解析出肺肿瘤内克隆相关的治疗异质性。

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