这项研究利用机器学习与多组学技术，首次对VDAC2基因在多种癌症中的作用进行了系统的全面分析。研究发现，该蛋白质在多数肿瘤中呈高表达状态，不仅推动了癌细胞的代谢转变与增殖，还与免疫逃逸密切相关。通过体外实验，作者特别证实在胃癌中存在VDAC2-BAK1-IFNγ信号通路，揭示了其抑制免疫杀伤的机制。此外，VDAC2表现出作为新型预后标志物的巨大潜力，能预测患者的生存期。该基因的高表达还与多种化疗药物的耐药性相关，使其成为未来精准治疗和免疫药物开发的潜在靶点。 References: * Yan J, Wang J, Dong H, et al. Perspectives from machine learning and multi-omics to decoding the effects of VDAC2 malignant subsets on tumor evolution[J]. npj Precision Oncology, 2026.

这项研究通过空间转录组学和多组学验证，深入探讨了前列腺癌早期神经内分泌分化（NED）的分子景观。研究人员发现早期NED是一个具有不良预后的独特亚型，并鉴定出由FMN2、APLP1、SCG2、SCG3、CHGB和RIMBP2组成的六基因生物标志物面板。研究重点揭示了Hedgehog（Hh）信号通路在分化初期的特异性激活，而随着病程进展到晚期，致癌驱动力会切换至Myc通路。通过对临床样本的分析，该研究构建了一个能够有效预测患者无进展生存期的风险评分系统。总之，这些发现为前列腺癌的早期诊断、风险分层及阶段特异性治疗提供了新的分子基础。 References: * Zhu, W., Gao, X., Wang, Y. et al. Prognostic biomarkers and Hedgehog pathway activation in early prostate cancer neuroendocrine differentiation via spatial profiling. npj Precis. Onc. (2026). https://doi.org/10.1038/s41698-026-01398-x

本研究利用人工智能深度学习算法，从CT图像中自动提取了2132名非小细胞肺癌（NSCLC）患者的多维身体成分参数。研究发现，身体成分与免疫治疗的效果及生存预后密切相关，且表现出显著的性别差异。在男性患者中，肌间脂肪体积（IMFV）增加与更长的生存期有关，这可能归因于免疫细胞活性的增强和衰竭程度的降低。相比之下，女性患者的预后则与皮下脂肪密度等指标关联。通过整合单细胞转录组测序（scRNA-seq）等多模态数据，研究揭示了身体成分如何通过调节肿瘤免疫微环境来影响疗效。这一成果为肺癌免疫治疗提供了非侵入性的生物标志物，有助于实现精准的风险分层。 References: * Guo, Y., Gong, B., Lou, J. et al. AI-driven body composition atlas reveals its association with NSCLC immunotherapy outcome and molecular background: a multicenter study. npj Precis. Onc. 10, 185 (2026). https://doi.org/10.1038/s41698-026-01382-5

这项研究开发并验证了一种名为胃癌病理组学特征（PSGC）的新型深度学习模型，旨在通过人工智能技术分析H&E染色切片来预测患者的预后和治疗反应。研究人员利用多尺度图神经网络对来自多个医疗中心的数千名患者数据进行了回顾性分析，发现该模型在预测生存率方面优于传统的TNM分期系统。结果显示，高PSGC分值的患者能从化疗和免疫治疗中显著获益，且该指标与肿瘤细胞间变及间质纤维化等组织学特征密切相关。此外，研究还通过转录组学分析揭示了该模型背后的生物学机制，包括细胞周期调节和药物耐药途径。总之，这一创新的病理组学工具为胃癌的精准医疗和临床决策提供了低成本且高效的科学依据。 References: * Wang, H., Li, H., Ma, K. et al. Deep learning-based pathomics signature predicts prognosis and treatment response in gastric cancer: a multicenter retrospective study. npj Precis. Onc. 10, 206 (2026). https://doi.org/10.1038/s41698-026-01381-6

这项研究通过结合多组学分析与实验验证，揭示了MARCKS基因在肝细胞癌（HCC）进展及免疫抑制微环境重构中的核心作用。研究发现，MARCKS在肝癌组织中显著高表达，且与患者的不良预后及侵行病理特征密切相关。单细胞和空间转录组分析显示，该基因主要富集在髓系细胞中，特别是通过激活JAK/STAT3信号通路来诱导M2型巨噬细胞极化。功能实验进一步证实，敲低MARCKS能抑制肿瘤细胞的增殖与迁移，并能削弱肿瘤分泌因子诱导巨噬细胞产生免疫抑制的能力。综上所述，MARCKS不仅是肝癌的重要预后生物标志物，也是调控肿瘤免疫逃逸的潜在治疗靶点。 References: * Qin H, Lu Q, Hu B, et al. Integrated multi-omics analysis reveals that MARCKS reprograms the immunosuppressive microenvironment to drive hepatocellular carcinoma progression[J]. npj Precision Oncology, 2026.

这篇文章深入探讨了前列腺癌的基因组图谱及其在精准治疗领域的最新进展。研究指出，该病具有高度的遗传异质性，涉及雄激素受体信号、DNA损伤修复以及PTEN、TP53等关键抑癌基因的多种变异。这些分子层面的发现推动了生物标志物驱动的个性化方案，包括PARP抑制剂、放射配体疗法及免疫检查点阻滞剂的应用。尽管如此，肿瘤内外的基因组多样性以及神经内分泌分化产生的耐药性，依然是当前临床面临的主要挑战。作者最后强调，未来需通过液体活检等创新监测手段进一步优化个体化医疗，以改善患者的生存预后。 References: * Ligon J A, Anand S, Singh S, et al. Genomic landscape and precision therapy in prostate cancer: current status and future directions[J]. npj Precision Oncology, 2026.

这项研究通过多组学分析和离体药物筛选，深入探讨了FLT3突变型急性髓系白血病（AML）对米妥星（Midostaurin）产生耐药性的生物学机制。研究人员发现，一种具有祖细胞特征的特定细胞群（CD38+CD45RA+）与耐药性密切相关，这类细胞在治疗时会发生从STAT5到PI3K/AKT通路的信号转导转换。实验表明，耐药细胞对常规疗法不敏感，但对SMAC模拟物展现出显著的协同脆弱性，联合用药可有效诱导凋亡并清除耐药亚群。此外，研究强调细胞分化状态而非单纯的基因突变，是决定FLT3抑制剂疗效的关键因素。这些发现为克服AML临床耐药性提供了潜在的联合治疗方案，并揭示了功能性精准医学在患者分层中的价值。 References: * Struyf N, Gezelius H, Lundmark A, et al. Midostaurin response in AML is shaped by a progenitor-like cell state selectively targeted by SMAC mimetics[J]. NPJ Precision Oncology, 2026.

这项研究通过单细胞RNA测序和空间转录组学技术，系统地解析了胃腺癌（IGC）在不同病理阶段的细胞分化轨迹。研究人员发现，祖细胞（PCs）在疾病早期驱动黏液细胞的分化，但在肠上皮化生阶段，祖细胞与腺体黏液细胞均能转化为肠样干细胞并最终发育为肠上皮细胞。在胃癌早期阶段，研究确定了KIAA0101+PRAP1+祖细胞可能是胃癌细胞的演化起源。此外，HNF4A、ESRRA和SIRT6等关键转录因子被证实是调控这些谱系转换的核心分子。这些发现为胃癌的早期诊断、预防及精准治疗提供了全新的分子生物学证据和潜在靶点。研究构建了一个基于疾病阶段的胃黏膜重塑框架，深化了对胃癌发生过程中细胞可塑性的理解。 References: * Yin H, Zhang H, Zheng S, et al. Dissecting the differentiation origins of intestinal metaplasia and early intestinal-type gastric cancer in gastric antrum by single-cell RNA profiling[J]. NPJ Precision Oncology, 2026, 10(1): 167.

这份研究综述探讨了利用人工智能辅助的空间组学技术，精准打击卵巢癌内部复杂的免疫抑制核心区域。由于卵巢癌具有极强的空间异质性和缺氧诱导的免疫屏障，传统疗法往往难以奏效。文章详细介绍了通过单细胞测序与空间转录组学识别肿瘤微环境中的关键信号通路，并以此为导航设计仿生纳米药物平台。这些智能平台能够针对缺氧、酸性等特定环境释放药物，实现对免疫抑制细胞的定向干预。研究最后提出了一个整合“识别、递送、反馈”的人工智能闭环治疗框架，旨在为卵巢癌的个体化精准免疫治疗提供新策略。尽管该方案展现了巨大的临床潜力，但在标准化与系统稳定性方面仍面临技术挑战。 References: * Li J K, Liu W, Mu Y, et al. Artificial intelligence-assisted spatial omics-based biomimetic nanoplatform for intelligent and precise intervention in the immunosuppressive core region of ovarian cancer[J]. NPJ Precision Oncology, 2026.

这项研究介绍了一种利用人工智能分析常规H&E染色切片来预测前列腺癌分子亚型（如 PAM50 和 PSC）的新方法。研究人员开发了名为 UNIv2-MIL 的深度学习框架，其预测准确率显著优于传统基准模型。通过计算分析，该模型能够识别出与特定基因表达相关的组织形态特征，将病理学表现与肿瘤生物学联系起来。临床验证表明，模型预测的管腔型（Luminal）评分与患者对激素治疗的良好反应以及不良病理特征密切相关。这一技术突破有望降低分子检测的成本和时间成本，为前列腺癌的精准医疗和风险分层提供更便捷的数字化手段。 References: * Nateghi R, Sun A, Dang H, et al. Prediction of molecular subtypes from histology: AI-driven analysis of prostate cancer morphological patterns and therapeutic implications[J]. npj Precision Oncology, 2026.

这项研究开发了一种基于深度学习影像组学模型（DLRM）的整合分析框架，旨在改善结直肠癌（CRC）的预后风险分层。研究人员通过分析一千多名患者的CT图像，并对比百余种机器学习算法组合，成功将患者分为高风险与低风险两组。除了影像学分析，研究还结合了转录组学与代谢组学数据，揭示了不同风险组之间显著的生物学差异。结果发现，高风险肿瘤通常表现出细胞外基质（ECM）相关通路的活跃，而低风险肿瘤则具有更强的免疫激活特征。此外，研究确定了丁酸代谢与氮代谢是与良好预后相关的关键保护性途径。这一多组学整合模型不仅提高了生存预测的准确性，还为结直肠癌的个体化治疗提供了潜在的生物学靶点。 References: * Li Z, Cai R, Qin Y, et al. Integration of radiomics, deep learning, transcriptomics, and metabolomics reveals prognostic risk stratification and underlying biological mechanisms in colorectal cancer[J]. NPJ Precision Oncology, 2026.

这项研究开发了一种通用的深度学习模型，旨在自动识别和分割多种癌症病理切片中的肿瘤区域。研究人员利用涵盖结直肠癌、肺癌等四种癌症的两万多张全扫描数字化切片进行模型训练，并在包含乳腺癌和膀胱癌在内的多组独立外部数据上进行了严格验证。实验结果显示，该通用模型在多数病种中的表现与针对单一癌症开发的专用模型相当，甚至在从未见过的癌症类型中也展现出极佳的泛化能力。尽管模型在处理某些细小且破碎的早期膀胱癌样本时面临挑战，但其在不同实验室设备和扫描仪之间均表现出高度的稳定性。总体而言，这项成果证明了使用单一人工智能模型进行跨癌种自动肿瘤分割的可行性，有望大幅提升临床病理诊断的效率。 References: * Skrede O J, Pradhan M, Isaksen M X, et al. Generalisation of automatic tumour segmentation in histopathological whole-slide images across multiple cancer types[J]. npj Precision Oncology, 2026.

APOLLO11 是一个覆盖全意大利的肺癌研究联盟，旨在通过建立大规模、多中心且持续更新的去中心化临床数据存储库与生物样本库，推动精准肿瘤学的发展。该计划利用人工智能 (AI) 处理复杂的真实世界数据，旨在开发出能够预测免疫治疗效果并识别耐药机制的多组学预测模型。为了保护患者隐私并克服数据共享的伦理障碍，该项目采用了联邦学习技术和可解释人工智能 (XAI) 框架，确保算法的透明度与临床可信度。通过整合临床信息、放射组学、基因组学及免疫特征，该研究正逐步将传统的“假设驱动”研究模式转变为更高效的“数据驱动”科研范式。目前，已有数十家医疗机构参与其中，共同致力于解决晚期肺癌治疗中尚未满足的关键临床需求。 References: * Prelaj A, Provenzano L, Miskovic V, et al. APOLLO11: a bio-data-driven model for clinical and translational research in lung cancer[J]. npj Precision Oncology, 2026.

这篇文献综述探讨了靶向免疫疗法与纳米医学在治疗卵巢癌中的前沿应用与未来前景。作者指出，由于早期症状隐匿，多数患者确诊时已处于晚期，传统的治疗手段效果有限且副作用明显。文章重点介绍了利用磁性纳米颗粒（MNPs）作为载体，通过磁导向药物递送和热疗技术来增强免疫细胞的杀伤效率。研究显示，这种多学科交叉策略能有效逆转肿瘤微环境的免疫抑制状态，提高药物对病灶的特异性积聚。尽管面临生物降解性和组织穿透性等挑战，但个性化精准医疗与新型纳米材料的结合将为卵巢癌患者带来更高效、低毒的治疗方案。 References: * Li Y, Dou J, Fu Y, et al. Targeted immunotherapies and nanomedicines for ovarian cancer: the way forward[J]. npj Precision Oncology, 2026.

这项研究通过空间转录组学技术，深入探讨了小鼠卵巢在衰老过程中多细胞协同功能的衰退。研究人员开发了一种新型分割分析方法，精准描绘了卵母细胞、卵泡及黄体在生殖周期中的动态变化规律。实验发现，衰老会导致卵泡发育与排卵周期之间的协调性发生紊乱，这种失调甚至出现在生殖周期停止之前。具体表现为免疫细胞动态改变、炎症信号增强以及组织结构的全局性失序。该成果揭示了微环境组织结构的瓦解是导致生育能力下降的关键因素，为理解卵巢衰老提供了高分辨率的分子图谱。 References: * Lan T C T, Kochersberger A, Raichur R, et al. Aging disrupts spatiotemporal coordination in the cycling murine ovary[J]. Nature Aging, 2026: 1-23.