Multi-cohort study in gastric cancer to develop CT-based radiomic models to predict pathological response to neoadjuvant immunotherapy

Abstract Background Neoadjuvant immunotherapy has been shown to improve survival in patients with gastric cancer. This study sought to develop and validate a radiomics-based machine learning (ML) model for patients with locally advanced gastric cancer (LAGC), specifically to predict whether patients...

Szczegółowa specyfikacja

Opis bibliograficzny

Główni autorzy:	Ze-Ning Huang, Hao-Xiang Zhang, Yu-Qin Sun, Xing-Qi Zhang, Yi-Fen Lin, Cai-Ming Weng, Chao-Hui Zheng, Ping-Li, Jia-Bin Wang, Qi-Yue Chen, Long-Long Cao, Mi Lin, Ru-Hong Tu, Chang-Ming Huang, Jian-Xian Lin, Jian-Wei Xie
Format:	Artigo
Język:	Inglês
Wydane:	BMC 2025-03-01
Seria:	Journal of Translational Medicine
Hasła przedmiotowe:	Radiomics Machine learning Neoadjuvant therapy Immunotherapy Prediction model
Dostęp online:	https://doi.org/10.1186/s12967-025-06363-z
Etykiety:	Dodaj etykietę Nie ma etykietki, Dołącz pierwszą etykiete!