主要观点总结
本文主要介绍了南京医科大学在乳腺癌预后预测领域的新研究成果——ARTEMIS模型。该模型采用“两类效应识别→两步筛选信号→两步构建模型”的3D建模策略，旨在实现精准预后预测和死亡高危人群的甄别。
关键观点总结
关键观点1: 研究背景
乳腺癌是女性最常见的癌症之一，具有异质性高、预后不佳、治疗复杂等特点。现有的乳腺癌预后预测模型存在诸多不足，因此开发更为准确、稳健的乳腺癌预后预测模型显得尤为重要。
关键观点2: 研究方法
本研究利用多个乳腺癌精细队列资源，采用「两类效应识别（Double Types of Effects）→两步筛选信号（Double Steps of Screening）→两步构建模型（Double Steps of Modeling）」的3D建模策略，构建了ARTEMIS模型。具体来说，首先识别乳腺癌的主要效应和基因-基因交互效应，然后基于这些效应进行初步筛选，找出与乳腺癌预后相关的候选生物标志物，并确定哪些生物标志物能够最准确地预测乳腺癌的预后。最后基于筛选出的生物标志物构建初步的预后预测模型，并对模型进行优化和调整。
关键观点3: 研究结果
ARTEMIS模型具有显著的风险分层能力，能够有效甄别死亡高危人群。该模型的预测准确性较高，在训练集和测试集中均表现出令人满意的准确性。此外，ARTEMIS模型还具有稳健的校准度，并且能够通过决策曲线分析提前识别出真实的死亡患者，使得大部分患者免于过度的医疗干预。
关键观点4: 研究亮点和可借鉴之处
本研究中的ARTEMIS模型在准确性、外推性和样本量三方面均存在明显优势。此外，研究中还涉及了表观遗传学在癌症研究中的应用，以及基因-基因相互作用在癌症发生和发展中的重要性。同时，生物统计学和机器学习技术的发展为肿瘤预后预测提供了新的视角和方法。
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