文章解析特点：

• 多模态深度学习在预测乳腺癌新辅助治疗结果（病理完全缓解，pCR）方面的应用及效果。
• 多模态深度学习与单模态深度学习在预测 pCR 上的性能对比。
• 多模态深度学习在乳腺癌预测领域的研究现状、优势、局限性以及未来的发展方向。
  
  

在乳腺癌治疗中，新辅助系统治疗（NAST）后的病理完全缓解（pCR）是一个重要的预后指标。然而，准确预测 pCR 一直是临床面临的挑战。今天我们来解读一篇发表的系统综述，看看多模态深度学习（DL）如何为 pCR 预测带来新的希望。

传统的 pCR 预测模型主要依赖临床变量和经典统计方法，如逻辑回归。随着技术的发展，放射组学、数字病理学和分子多组学等也被应用于预测模型中，但这些方法往往需要手动或半自动的特征工程。而深度学习的出现，尤其是卷积神经网络（CNNs），在医学图像相关任务中表现出色，能够自动从数据中提取特征。

研究概况

这篇系统综述纳入了 51 项研究，其中大部分是回顾性研究。研究主要涉及磁共振成像（MRI）和数字病理学（DP）等数据，多模态方法在 52.9% 的研究中被使用，常将成像数据与临床数据相结合。

多模态优势

• 样本选择精准
  ：研究中采用了多种数据来源，如乳腺癌患者血液、动物模型和体外细胞模型，这种多维度的样本选择方式，能够更全面地反映肿瘤的生物学特性。指导意义在于，在进行研究设计时，综合考虑临床、动物和细胞等多方面的数据，能够提高研究的可靠性和可重复性。
• 靶点定位巧妙
  ：从“临床代谢指标”乳酸切入，结合已知的损伤相关分子模式（DAMPs）标志物 HMGB1，构建出“乳酸 - HMGB1 - NETs”完整链路。这为预测 pCR 提供了新的靶点和思路。高频指标 + 经典蛋白 + 炎症结果的组合，是目前机制文章的“安全三件套”。
• 方法扎实可靠
  ：组学只是背景铺垫，关键在于验证手段扎实。本文使用了免疫共沉淀、Western blot、ELISA、免疫荧光、NETs 定量、乳酰化修饰验证等方法，这些方法属于“中上成本、稳定重复”的手段。这表明在研究中，验证手段的可靠性和稳定性至关重要，组学数据只是基础，真正的亮点在于扎实的验证。
• 结论稳健可行
  ：该研究的最终目标是构建治疗靶点，提出的“干预 HMGB1 乳酰化→减少 NETs→缓解乳腺癌”链路，有望形成后续药物/干预研究。这让审稿人看到研究不仅仅是在描述现象，而是具有明确的治疗指向，这是多组学文章的“高阶意义”。

研究局限性

尽管多模态深度学习在 pCR 预测中显示出了一定的优势，但研究也存在一些局限性。研究的异质性较大，且大多依赖回顾性数据，外部验证有限，这可能影响研究结果的推广和应用。

适用人群

• 从事乳腺癌研究，但不知道如何设计多模态研究的人员。
• 想应用深度学习技术进行疾病预测，但担心成本高、数据基础不足的研究人员。
• 有投稿目标，但苦于“没套路、没结构”的研究者。

投稿不仅仅靠数据的堆砌，更重要的是研究的结构逻辑和实验节奏。读好一篇文章，胜过翻十篇文献。这篇文章，就是“可以学着写”的好文章。

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