Nature | 中科大孙成/刘连新团队开发基于空间免疫特征的肝癌复发预测系统TIMES，准确率达8...

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CD57+NK 细胞显著富集， 且 其密度与无病生存期显著正相关 。

研究团队还对 8 个 HCC 样本中的浸润前沿、邻近基质和肿瘤中心部位进行分析，发现了 200多个差异表达基因 ， 其中 23个基因在NK细胞单细胞RNA测序数据中呈现特异性表达模式 。

图 1.研究概述

通过整合 61 名 HCC 患者的 多重免疫组织化学、全切片成像和基于质谱的蛋白质组学分析结果， 研究团队 使用 梯度增强决策树 （ XGBoost ） 机器学习算法构建了 TIMES 评分 系统，其 评分范围 为 0-1，分数越高HCC复发风险越大 。 据悉， 该系统 将临床病理数据与 SPON2、ZFP36L2、ZFP36、VIM和HLA-DRB1 等 5 个关键 预测 生物标志物 的空间表达数据相结合 ，通过量化免疫细胞在肿瘤微环境中的空间分布特征，实现了对肝细胞癌复发风险的高精度预测 。 特别地， 这些生物标志物的预测能力 取决于其 空间分布 综合情况， 而 非 单个标志物的表达水平。

在包含 231 名 HCC 患者的 多中心队列 中，研究团队评估了 TIMES 系统性能。结果显示， TIMES 准确率 为 82.2% 、 特异性 为 8 5.7 % ， 性能 显著优于 现有

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