Improved prediction of immune checkpoint blockade efficacy across multiple cancer types

Only a fraction of patients with cancer respond to immune checkpoint blockade (ICB) treatment, but current decision-making procedures have limited accuracy. In this study, we developed a machine learning model to predict ICB response by integrating genomic, molecular, demographic and clinical data f...

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Veröffentlicht in:Nature biotechnology Jg. 40; H. 4; S. 499 - 506
Hauptverfasser: Chowell, Diego, Yoo, Seong-Keun, Valero, Cristina, Pastore, Alessandro, Krishna, Chirag, Lee, Mark, Hoen, Douglas, Shi, Hongyu, Kelly, Daniel W., Patel, Neal, Makarov, Vladimir, Ma, Xiaoxiao, Vuong, Lynda, Sabio, Erich Y., Weiss, Kate, Kuo, Fengshen, Lenz, Tobias L., Samstein, Robert M., Riaz, Nadeem, Adusumilli, Prasad S., Balachandran, Vinod P., Plitas, George, Ari Hakimi, A., Abdel-Wahab, Omar, Shoushtari, Alexander N., Postow, Michael A., Motzer, Robert J., Ladanyi, Marc, Zehir, Ahmet, Berger, Michael F., Gönen, Mithat, Morris, Luc G. T., Weinhold, Nils, Chan, Timothy A.
Format: Journal Article
Sprache:Englisch
Veröffentlicht: New York Nature Publishing Group US 01.04.2022
Nature Publishing Group
Schlagworte:
ISSN:1087-0156, 1546-1696, 1546-1696
Online-Zugang:Volltext
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