生物标志物

它使最初的AIVC愿景进入组织尺度：一个模型骨干覆盖从细胞分割到临床生物标志物发现的完整链条，同时容纳面板和多种技术平台，并在星巴克成像数据上验证了孔径。

推动生物标志物发现走上高速公路

未来，VirTues存在更大的潜力，将改写生物标志物的发现方式：从依赖人类假设、以单个蛋白或细胞比例为核心的传统路径，由模型走向大规模数据中自动识别复合空间程序、再系统化其生物学认知的快速通道。

与此同时，患者对精准治疗表现出较高接受意愿，但对生物标志物的“知晓”与“实际检测”之间仍存在明显落差。

然而生物标志物的“知晓”与“实际检测”之间仍存在较大差距。

关注游离DNA（cfDNA）等循环生物标志物，以及AI和机器学习在疾病监测、治疗反应评估、风险预测与临床决策支持中的应用。

循环生物标志物与AI在治疗及临床风险管理中的应用：分子信号与精准医学

近年来，随着精准诊疗不断发展，胃癌治疗越来越强调基于患者个体特征制定适宜的诊疗策略，生物标志物检测正是实现精准分层和治疗决策的重要基础；

随着肿瘤生物标志物研究和创新治疗不断发展，胃癌已经进入HER2、MSI/MMR、Claudin18.2（CLDN18.2）、PD-L1等多生物标志物驱动的精准诊疗时代。

一、乳腺癌：生物标志物与治疗耐药

关注乳腺癌免疫组化与分子生物标志物检测，涵盖低表达及超低表达HER2的评估、免疫治疗预测标志物，以及数字病理与转化病理研究。

关注乳腺癌免疫组化与分子生物标志物检测，涵盖低表达及超低表达HER2的评估、免疫治疗预测标志物，以及数字病理与转化病理研究。