医学遗传前沿

EP26 肿瘤队列公共数据挖掘的巧思@焉冬雪


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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


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医学遗传前沿By senzhao

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