TIRA实现跨癌种MSI与TMB零样本预测
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TIRA实现跨癌种MSI与TMB零样本预测
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AI 综述
Dasari Naga Raju 提出 TIRA（肿瘤免疫表征适配）框架，利用空间免疫拓扑精炼冻结的基础模型表征，在开发与测试阶段均不需要目标域数据，实现跨癌种的 MSI 与 TMB 零样本预测。 据该研究，在 TCGA-COAD+READ 上训练后，TIRA 在 TCGA-STAD 上将 MSI 的零样本 AUROC 从 0.633 提升至 0.766，TMB 从 0.651 提升至 0.772。
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最新进展10月8日 12:00
TIRA：面向零样本跨癌种 MSI 与 TMB 预测的肿瘤免疫表征适配报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月8日
- arXiv cs.CVTIRA：面向零样本跨癌种 MSI 与 TMB 预测的肿瘤免疫表征适配
TIRA 是一个无需目标域数据的框架，利用空间免疫拓扑对冻结的基础模型表征进行精炼，实现跨癌种的 MSI 与 TMB 零样本预测。在 TCGA-COAD+READ 上训练后，TIRA 在 TCGA-STAD 上将 MSI 的零样本 AUROC 从 0.633 提升至 0.766，TMB 从 0.651 提升至 0.772。
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