Hemasphere丨游华团队整合转录组学分析与机器学习构建婴儿AML的首个预后模型

背景：婴儿急性髓系白血病在生物学和临床预后方面与年长儿童存在显著差异，但缺乏精准预后工具，导致近80%患者被划为中危，治疗决策依据不足。研究目的：游华教授团队通过整合转录组学与机器学习，构建首个婴儿AML特异性mRNA表达预后模型（IPSscore/IPGroup），以改善风险分层和临床治疗选择。方法包括多中心数据收集、差异表达分析、机器学习算法组合优化，并基于24个基因特征建立模型。结论：该模型在内部和外部验证中表现出优异预测性能，能有效区分高危和低危患者，指导造血干细胞移植决策，并优化现有分层体系，具有重要临床应用价值，尤其适用于资源有限地区。