IC2Bert: masked gene expression pretraining and supervised fine tuning for robust immune checkpoint blockade (ICB) response prediction
Rattachement africain : us, kr. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.
Le résumé fourni par la source
Bulk RNA-seq-based prediction of immune checkpoint blockade (ICB) responses has been extensively studied to distinguish responders from non-responders. However, cohort heterogeneity remains a major challenge, hindering the robustness and generalizability of predictive models across diverse RNA-seq datasets. In this study, we present IC2Bert, a novel model that employs masked gene expression pretraining combined with domain-specific supervised fine-tuning to enhance predictive robustness across heterogeneous ICB response cohorts. To ensure an objective evaluation, we assessed the model's performance using a Leave-One-Dataset-Out Cross-Validation (LODOCV) approach. IC2Bert demonstrated significantly improved predictive accuracy and robustness compared to existing methods, effectively addressing the challenges posed by cohort heterogeneity. The IC2Bert model and its source code are publicly available on GitHub: https://github.com/data2intelligence/ic2bert .
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Le contrôle bibliographique ouvert
DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.
- Titre Crossref
- IC2Bert: masked gene expression pretraining and supervised fine tuning for robust immune checkpoint blockade (ICB) response prediction
- Date Crossref
- 01/08/2025
- Éditeur
- Springer Science and Business Media LLC
- Type
- journal-article
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Où se fait cette recherche
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Center for Cancer Research pays non établi dans la noticeStructure de recherche
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Korea Research Institute of Bioscience and Biotechnology pays non établi dans la noticeStructure de recherche
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Cancer Data Science Lab pays non établi dans la noticeStructure de recherche
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Aging Convergence Research Center pays non établi dans la noticeStructure de recherche
Center for Cancer Research, Korea Research Institute of Bioscience and Biotechnology et Cancer Data Science Lab, avec 1 autre affiliation.
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