CELL INTELLIGENCE · 肿瘤细胞治疗研究

HER2 阳性乳腺癌的整合分子与免疫表型及其对新辅助治疗的应答：一项 NeoALTTO 探索性分析

Integrated Molecular and Immune Phenotype of HER2-Positive Breast Cancer and Response to Neoadjuvant Therapy: A NeoALTTO Exploratory Analysis.

免疫表型分析有望补充当前HER2阳性乳腺癌的预测模型，并助力新疗法的开发。

宫颈鳞状细胞癌驱动基因的计算机分析：对其生物学功能、预后、免疫浸润和治疗的启示

In silico analysis of driver genes in squamous cell carcinoma of the cervix: insights into their biological functions, prognosis, immune infiltration,

我们的分析描述了SCC中的驱动基因和突变特征。本研究采用的多队列和基于网络的框架识别了值得在宫颈癌中进一步临床研究的候选枢纽基因。

CEACAM6 作为机器学习衍生的免疫生物标志物用于预测 HR+/HER2-乳腺癌新辅助化疗反应

CEACAM6 as a machine learning derived immune biomarker for predicting neoadjuvant chemotherapy response in HR+/HER2- breast cancer.

CEACAM6是HR+/HER2-乳腺癌中有前景的预测性生物标志物，与化疗耐药和免疫抑制相关。整合免疫特征和通路特征的机器学习模型可能优化个性化NAC策略。

HR(+) 乳腺癌对 CDK4/6 抑制剂耐药的免疫学机制

An immunological mechanism of resistance to CDK4/6 inhibitors in HR(+) breast cancer.

CDK4/6 抑制剂是 HR + HER2 - 乳腺癌临床管理的核心。

CD8(+) T 细胞相关的 KCTD5 促进三阴性乳腺癌患者的恶性进展和不良临床结局

CD8(+) T cell‑related KCTD5 contributes to malignant progression and unfavorable clinical outcome of patients with triple‑negative breast cancer.

三阴性乳腺癌（TNBC）是一种高度侵袭性和异质性的乳腺癌亚型，缺乏雌激素受体、孕激素受体和HER2的表达，使得靶向治疗更具挑战性。

γδT 细胞在 TNBC 中的治疗作用

The therapeutic role of γδT cells in TNBC.

三阴性乳腺癌（TNBC）是一种乳腺癌亚型，由于缺乏雌激素受体（ER）、孕激素受体（PR）和人表皮生长因子受体2（HER2）的表达，其治疗面临重大挑战。

γδ T 细胞介导的癌症治疗免疫应答：特别关注乳腺癌

γδ T Cell-Mediated Immune Responses for Cancer Therapy: Special Focus on Breast Cancer.

三阴性乳腺癌（TNBC）是一种侵袭性强的乳腺癌（BC），缺乏雌激素和孕激素受体，且HER2/neu蛋白过表达。