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本期节目,与温州医科大学周猛教授团队的焉冬雪一起聊一聊她近期发表于Nature Computational Science的工作“Leveraging pharmacovigilance data to predict population-scale toxicity profiles of checkpoint inhibitor immunotherapy”。本工作应用人工智能模型对肿瘤免疫治疗的公共数据进行挖掘,设计非常巧妙。我们共同探讨了本工作的设计、结果及颇为曲折的审稿过程。
主要内容02:11 项目设计与构思
03:32 什么是免疫检查点抑制剂
08:31 公共数据获取与算法选择
22:26 应用价值与局限性
24:22 审稿流程
29:44 公共数据挖掘的设计思路与技巧
相关链接Nature Computational Science文章链接:10.1038/s43588-024-00748-8
Food and Drug Administration Adverse Event Reporting System (FAERS)数据库:https://www.fda.gov/drugs/fdas-adverse-event-reporting-system-faers/fda-adverse-event-reporting-system-faers-public-dashboard
若对播客有任何问题或者投稿,请联系我 [email protected],小红书/微博:@撸森森
同时也可以加入听友qq群:975276283,谢谢Thanks♪(・ω・)ノ
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主要内容02:11 项目设计与构思
03:32 什么是免疫检查点抑制剂
08:31 公共数据获取与算法选择
22:26 应用价值与局限性
24:22 审稿流程
29:44 公共数据挖掘的设计思路与技巧
相关链接Nature Computational Science文章链接:10.1038/s43588-024-00748-8
Food and Drug Administration Adverse Event Reporting System (FAERS)数据库:https://www.fda.gov/drugs/fdas-adverse-event-reporting-system-faers/fda-adverse-event-reporting-system-faers-public-dashboard
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