多模态机器学习模型预测转移性乳腺癌中CDK4/6抑制剂的治疗反应

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近日，在召开的2024年圣安东尼奥乳腺癌研讨会上，MSK癌症中心的研究人员报告了一种多模态机器学习（ML）工具，可以根据临床病理和基因组特征识别最有可能对CDK4/6抑制剂治疗产生应答的转移性乳腺癌患者。 激素受体阳性（HR+）、人表皮生长因子受体2阴性（HER2-）乳腺癌是乳腺癌最常见的亚型，占比超过65%。当前，HR+/HER2-乳腺癌患者内分泌和靶向治疗已成为重要治疗手段，其一线治疗主要基于CDK4/6抑制剂与内分泌治疗的联合应用，能显著提升患者的 无进展生存期（PFS）和总生存期（OS）。 CDK4/6抑制剂是一种通过抑制CDK4/6（ 细胞周期蛋白依赖性激酶4和6） 的活性来阻止癌细胞增殖的靶向药物，在乳腺癌治疗中发挥着重要作用。 MSK癌症中心全球研究项目科学主任Ped ram Razavi 博士表示： “ 临床 迫切 需要确定在转移性诊断时添加 CDK4/6 抑制剂可能或 ………………………………