人工智能精准解析肺癌微环境免疫细胞互作网络筛选免疫治疗获益人群

1.构建 NSCLC 肿瘤微环境免疫细胞互作网络：基于多维免疫相关数据库，重构免疫细胞互作网络，识别免疫治疗非应答患者中的关键调控障碍与信号路径，明确免疫细胞功能状态与互作机制在疗效中的核心作用； 2.融合多组学真实世界数据，解析免疫应答机制：收集真实世界患者队列免疫治疗前肿瘤样本，开展 RNA-seq、DNA-seq、IHC、空间转录组和单细胞转录组等检测，综合分析免疫细胞谱系分化轨迹、空间结构、功能状态及互作通路特征，识别治疗响应相关的核心调控因子与微环境模式； 3.构建并验证基于多组学指标的 AI 疗效预测模型：整合多组学特征（基因表达、免疫互作指标、空间结构、临床变量等），应用机器学习等方法，构建 NSCLC 患者免疫治疗疗效预测模型，并通过模型解释工具识别关键预测因子，开发可视化辅助决策工具，推动模型在临床场景中的应用转化。