Neues Modell enthüllt Mechanismen der Immuntherapie-Resistenz bei Krebs
Ein neu entwickeltes Deep-Learning-Modell namens Biologically Disentangled Variational Autoencoder (BDVAE) liefert erstmals detaillierte Einblicke in die biologischen Ursachen, warum manche Krebspatienten nicht auf Immun-Checkpoint-Inhibitoren (ICIs) ansprechen. Das Modell kombiniert Transkriptomik und Genomik über modulare, pfadenspezifische Encoder und nutzt Variationsinferenz, um biologisch sinnvolle latente Merkmale zu extrahieren.
