雪球持续讲解最新生信套路！如果有人告诉你，使用临床公共数据进行生存分析、探究生物标志物的预后价值在2025还能0实验发到8分，你会相信吗？
信与不信，都用文章说话吧——今天讲解的文章来自Nature Portfolio旗下知名生信友好子刊npj Precision Oncology，在科睿唯安最新影响因子计算中达到了8分，比上一年度提升了1.2分。
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当然，想要在2025纯生信发文，方法学也要做更新，从机器学习即可发文，达到可能需要使用深度学习算法的水平，一起来看看详情吧⬇
Deep learning-based quantification of eosinophils and lymphocytes shows complementary prognostic effects in colorectal cancer patients
基于深度学习的嗜酸性粒细胞和淋巴细胞定量分析显示对结直肠癌患者具有互补的预后作用
期刊：npj Precision Oncology
IF：8.0
发布时间：2025/06/13
深度学习模型开发与验证：
开发一个能够自动从苏木精-伊红染色的全切片图像中识别和定量嗜酸性粒细胞、淋巴细胞和上皮内淋巴细胞的深度学习模型。
HoVer-NeXt模型在测试集上对嗜酸性粒细胞的F1分数达到0.73，对上皮内淋巴细胞的F1分数为0.407，显示出良好的识别和定量能力。
免疫细胞频率和分布分析：
分析嗜酸性粒细胞、淋巴细胞和上皮内淋巴细胞在肿瘤前沿和肿瘤中心的频率、分布和位置关系，以了解它们之间的相关性和潜在相互作用。
发现肿瘤前沿的嗜酸性粒细胞和淋巴细胞数量多于肿瘤中心，且与肿瘤细胞的距离越近，这些免疫细胞的丰度越高。此外，EosF与IELs在统计上是独立的，表明它们可能代表不同的免疫反应。
临床病理特征相关性分析：
评估这些免疫亚群与临床病理特征（如肿瘤分期、位置、侵袭标志等）的相关性，以了解它们在疾病进展中的作用。
EosF和IELs与较低的肿瘤分期和无侵袭特征相关，表明它们与疾病侵袭性较低的特征相关。此外，EosF与微卫星不稳定性（MSI）状态相关，但与共识分子亚型（CMS）或通路衍生亚型（PDS）无显著关联。
生存分析：
通过单变量和多变量生存分析，评估嗜酸性粒细胞、淋巴细胞和上皮内淋巴细胞对结直肠癌患者无复发生存时间（TTR）的影响。
在所有疾病阶段和特定的II期患者中，EosF、LymF和IELs的高水平与更长的无复发生存时间相关。在MSI结直肠癌中，只有EosF是显著的预后因素。在多变量模型中，EosF和IELs保持独立预后价值，表明它们可能代表不同的抗肿瘤分子过程。
综合免疫评分潜力评估：
探讨将嗜酸性粒细胞和上皮内淋巴细胞纳入综合免疫评分的潜力，以改善结直肠癌的预后评估。
研究表明，EosF和IELs的联合模型在预后评估中表现最佳，表明它们可以作为独立的预后指标，为从常规苏木精-伊红染色切片中直接得出综合免疫评分提供了可能。
Fig 5 使用Cox比例风险模型的生存分析（TTR）
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