• 文献检索
  • 文档翻译
  • 深度研究
  • 学术资讯
  • Suppr Zotero 插件Zotero 插件
  • 邀请有礼
  • 套餐&价格
  • 历史记录
应用&插件
Suppr Zotero 插件Zotero 插件浏览器插件Mac 客户端Windows 客户端微信小程序
定价
高级版会员购买积分包购买API积分包
服务
文献检索文档翻译深度研究API 文档MCP 服务
关于我们
关于 Suppr公司介绍联系我们用户协议隐私条款
关注我们

Suppr 超能文献

核心技术专利：CN118964589B侵权必究
粤ICP备2023148730 号-1Suppr @ 2026

文献检索

告别复杂PubMed语法，用中文像聊天一样搜索，搜遍4000万医学文献。AI智能推荐，让科研检索更轻松。

立即免费搜索

文件翻译

保留排版，准确专业，支持PDF/Word/PPT等文件格式，支持 12+语言互译。

免费翻译文档

深度研究

AI帮你快速写综述，25分钟生成高质量综述，智能提取关键信息，辅助科研写作。

立即免费体验

AI accurately identifies targetable alterations in lung cancer histological images.

作者信息

Le Hortense, Tsirigos Aristotelis

机构信息

Department of Pathology, NYU Grossman School of Medicine, New York, NY, USA.

Division of Precision Medicine, Department of Medicine, NYU Grossman School of Medicine, New York, NY, USA.

出版信息

Nat Rev Clin Oncol. 2025 Apr;22(4):239-240. doi: 10.1038/s41571-025-00999-y.

DOI:10.1038/s41571-025-00999-y
PMID:39930263
Abstract
摘要

相似文献

1
AI accurately identifies targetable alterations in lung cancer histological images.人工智能可准确识别肺癌组织学图像中的可靶向改变。
Nat Rev Clin Oncol. 2025 Apr;22(4):239-240. doi: 10.1038/s41571-025-00999-y.
2
Variation in targetable genomic alterations in non-small cell lung cancer by genetic ancestry, sex, smoking history, and histology.非小细胞肺癌中可靶向基因组改变因遗传血统、性别、吸烟史和组织学类型而异。
Genome Med. 2022 Apr 15;14(1):39. doi: 10.1186/s13073-022-01041-x.
3
Comprehensive genetic testing identifies targetable genomic alterations in most patients with non-small cell lung cancer, specifically adenocarcinoma, single institute investigation.综合基因检测可在大多数非小细胞肺癌患者（特别是腺癌患者）中识别出可靶向的基因组改变，单机构调查。
Oncotarget. 2016 Apr 5;7(14):18876-86. doi: 10.18632/oncotarget.7739.
4
The Genomics of Young Lung Cancer: Comprehensive Tissue Genomic Analysis in Patients Under 40 With Lung Cancer.年轻肺癌的基因组学：40岁以下肺癌患者的全面组织基因组分析
JTO Clin Res Rep. 2021 May 24;2(7):100194. doi: 10.1016/j.jtocrr.2021.100194. eCollection 2021 Jul.
5
Genomic and transcriptomic analysis of MSI-H colorectal cancer patients with targetable alterations identifies clinical implications for immunotherapy.MSI-H 结直肠癌患者的基因组和转录组分析鉴定出具有免疫治疗靶点改变的临床意义。
Front Immunol. 2023 Jan 9;13:974793. doi: 10.3389/fimmu.2022.974793. eCollection 2022.
6
Consensus Recommendations to Optimize Testing for New Targetable Alterations in Non-Small Cell Lung Cancer.非小细胞肺癌中新靶向改变的检测优化的共识推荐建议。
Curr Oncol. 2022 Jul 15;29(7):4981-4997. doi: 10.3390/curroncol29070396.
7
Association Between Younger Age and Targetable Genomic Alterations and Prognosis in Non-Small-Cell Lung Cancer.年龄与可靶向基因组改变与非小细胞肺癌预后的相关性。
JAMA Oncol. 2016 Mar;2(3):313-20. doi: 10.1001/jamaoncol.2015.4482.
8
Genomic sequencing to inform therapy in advanced pancreatic cancer: A systematic review and meta-analysis of prospective studies.基于基因组测序指导晚期胰腺癌治疗的前瞻性研究系统评价和荟萃分析。
Cancer Treat Rev. 2021 Dec;101:102310. doi: 10.1016/j.ctrv.2021.102310. Epub 2021 Oct 21.
9
Circulating Tumor DNA Profiling in Small-Cell Lung Cancer Identifies Potentially Targetable Alterations.循环肿瘤 DNA 分析在小细胞肺癌中鉴定出潜在的可靶向改变。
Clin Cancer Res. 2019 Oct 15;25(20):6119-6126. doi: 10.1158/1078-0432.CCR-19-0879. Epub 2019 Jul 12.
10
Artificial intelligence system for identification of overlooked lung metastasis in abdominopelvic computed tomography scans of patients with malignancy.用于识别恶性肿瘤患者腹盆腔计算机断层扫描中被遗漏的肺转移灶的人工智能系统。
Diagn Interv Radiol. 2025 Mar 3;31(2):102-110. doi: 10.4274/dir.2024.242835. Epub 2024 Sep 9.

本文引用的文献

1
Deep learning using histological images for gene mutation prediction in lung cancer: a multicentre retrospective study.利用组织学图像进行肺癌基因突变预测的深度学习：一项多中心回顾性研究。
Lancet Oncol. 2025 Jan;26(1):136-146. doi: 10.1016/S1470-2045(24)00599-0. Epub 2024 Dec 6.
2
Immunotherapy for patients with advanced non-small cell lung cancer harboring oncogenic driver alterations other than : a multicenter real-world analysis.针对携带除 以外致癌驱动改变的晚期非小细胞肺癌患者的免疫治疗：一项多中心真实世界分析。 （注：原文中“other than”后面内容缺失）
Transl Lung Cancer Res. 2024 Apr 29;13(4):861-874. doi: 10.21037/tlcr-24-116. Epub 2024 Apr 24.
3
Current treatment strategies for EGFR-mutated non-small cell lung cancer: from first line to beyond osimertinib resistance.
针对 EGFR 突变型非小细胞肺癌的现行治疗策略：从一线治疗到奥希替尼耐药后。
Jpn J Clin Oncol. 2023 Jun 29;53(7):547-561. doi: 10.1093/jjco/hyad052.
4
Colorectal Cancer Is Associated with the Presence of Cancer Driver Mutations in Normal Colon.结直肠癌与正常结肠中癌症驱动基因突变的存在有关。
Cancer Res. 2022 Apr 15;82(8):1492-1502. doi: 10.1158/0008-5472.CAN-21-3607.
5
AI-based pathology predicts origins for cancers of unknown primary.基于人工智能的病理学预测癌症未知原发灶的起源。
Nature. 2021 Jun;594(7861):106-110. doi: 10.1038/s41586-021-03512-4. Epub 2021 May 5.
6
Data-efficient and weakly supervised computational pathology on whole-slide images.基于全切片图像的数据高效和弱监督计算病理学。
Nat Biomed Eng. 2021 Jun;5(6):555-570. doi: 10.1038/s41551-020-00682-w. Epub 2021 Mar 1.
7
Clinical-grade computational pathology using weakly supervised deep learning on whole slide images.基于全切片图像的弱监督深度学习的临床级计算病理学。
Nat Med. 2019 Aug;25(8):1301-1309. doi: 10.1038/s41591-019-0508-1. Epub 2019 Jul 15.
8
Integrative analysis of cancer driver genes in prostate adenocarcinoma.前列腺腺癌中癌症驱动基因的综合分析。
Mol Med Rep. 2019 Apr;19(4):2707-2715. doi: 10.3892/mmr.2019.9902. Epub 2019 Jan 28.
9
Classification and mutation prediction from non-small cell lung cancer histopathology images using deep learning.基于深度学习的非小细胞肺癌组织病理学图像分类和突变预测。
Nat Med. 2018 Oct;24(10):1559-1567. doi: 10.1038/s41591-018-0177-5. Epub 2018 Sep 17.
10
A comprehensive genomic meta-analysis identifies confirmatory role of gene in breast tumorigenesis.一项全面的基因组荟萃分析确定了该基因在乳腺肿瘤发生中的证实作用。
Oncotarget. 2017 Aug 23;8(60):102263-102276. doi: 10.18632/oncotarget.20404. eCollection 2017 Nov 24.