Cell子刊：天津医科大学李祥春/陈可欣团队开发AI大模型，对原发灶不明癌症进行分类和定位

主要观点总结

文章主要介绍了准确肿瘤类型定位在治疗策略、临床结果及患者接受靶向治疗和临床试验中的重要性。特别是原发灶不明癌症（CUP）的诊断是治疗中的一大挑战。最近，天津医科大学的研究人员开发了一款基于大语言模型的AI工具OncoChat，能够从基因组数据中对CUP进行肿瘤类型分类和定位，展现出极高的准确性和潜力。

关键观点总结

关键观点1: 肿瘤类型定位的重要性

准确确定肿瘤类型和原发部位对于制定个性化治疗方案、推动靶向治疗和临床试验的发展至关重要。

关键观点2: 原发灶不明癌症（CUP）的挑战

CUP是肿瘤学中最具挑战性的临床情况之一，全球范围内占所有癌症的3%-5%，通常具有侵袭性，对治疗有抗性，预后不良。

关键观点3: AI工具OncoChat的开发

OncoChat基于大语言模型，能够从基因组数据中对CUP进行肿瘤类型分类和定位。整合多种基因组改变，对69种肿瘤类型进行分类，表现出色，PRAUC达到0.810，准确率为0.774，F1分数为0.756。

关键观点4: OncoChat的亮点和潜力

OncoChat能够根据基因组变异对肿瘤类型进行分类，正确识别CUP中的癌症类型。在多个数据集中展现出极大的潜力，特别是在处理CUP患者的临床决策支持方面。