分高不卷，思路明显：聚焦难治性肿瘤

主要观点总结

本文介绍了一项关于神经内分泌前列腺癌（NEPC）的研究，该研究团队利用转录组数据和机器学习算法构建了一个强大的NEPC风险预测模型——NEPAL。该模型能够准确识别NEPC，预测疾病进展，并具有强大的预后价值。文章详细描述了研究背景、方法、结果和结论。

关键观点总结

关键观点1: 研究背景

神经内分泌前列腺癌（NEPC）是男性中第二常见的癌症，影响全球数百万男性。研究团队的目标是开发一个准确的NEPC预测模型，以指导基础研究和临床应用。

关键观点2: 主要方法

研究团队首先收集了人类PCa的scRNA-seq meta图谱，并分析了已发布的NEPC基因集。然后，他们使用scRNA-seq和bulk RNA-seq meta数据库构建了一个综合管道来鉴定高质量的NEPC特征标记。最后，他们应用这些标记来构建NEPC风险预测模型，并在多个数据集上进行验证。

关键观点3: 研究结果

研究团队发现已发布的NEPC基因集之间存在较大的差异，检测效能也较低。通过他们的综合管道，他们确定了771个高质量的NEPC特征标记，并构建了稳健的NEPC风险预测模型NEPAL。该模型在预测疾病进展、预后和治疗反应性方面表现出卓越的能力。

关键观点4: 模型的实用性

为了方便用户应用，研究团队推出了一个名为NEPAL的R软件包，集成了模型、算法和数据可视化工具，适用于不同平台的scRNA-seq数据集。

关键观点5: 研究结论

这项工作构建并广泛验证了NEPAL模型，该模型可用于精准识别NEPC，并为未来临床转化奠定了基础。

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