1616-Statescope：肿瘤细胞状态挖掘的集成解卷积框架

这项研究介绍了一个名为 Statescope 的创新型 贝叶斯计算框架，旨在从常规的体肿瘤 批量总转录组测序 (Bulk RNA-seq) 数据中精确解析出不同的 细胞状态。该工具通过整合来自 DNA 的 恶性细胞纯度 信息，有效克服了肿瘤组织中癌细胞的高度异质性，其性能在 细胞比例估算 和 基因表达谱恢复 方面均优于现有方法。研究人员利用该框架成功识别了肺癌和胰腺癌中关键的 生物标志物，包括在单细胞测序中难以捕捉的中性粒细胞状态。通过对大型临床试验数据的回顾性分析，Statescope 发现了一组特定的 免疫细胞特征，能够有效预测患者对 免疫检查点抑制剂 的生存获益。总而言之，该框架将廉价且广泛获取的多组学数据转化为深度的 临床洞察，为精准医疗和肿瘤微环境研究提供了强有力的支持。References:Janssen J, Steketee M F B, Bose A, et al. Statescope: an integrative deconvolution framework for discovering cell states in tumors[J]. Nature Communications, 2026.前往小宇宙评论区与主播互动