CASCADE扰动预测框架论文v3发布，验证显示基因特异性

论文作者Jose A. Bird发布CASCADE框架论文v3。CASCADE是一个通过MCP调用预计算ARACNe调控网络、预测基因扰动下游转录效应的agent框架，作者在真实TCGA患者肿瘤数据中检验预测方向：对MYC的预测在BRCA、COAD和STAD扩增与非扩增样本的表达一致性分别为90.0%、72.0%和85.7%，在METABRIC独立队列为87.2%。 验证结果显示框架能力具有基因特异性，并非普遍有效：对15个额外基因的检验中，增殖机器相关调控因子大多可复现，而部分谱系转录因子和CCND2持续失败。与MSigDB基因集基线的Fisher精确检验对比表明，CASCADE未显示出超过关于MYC或E2F驱动的既有公开知识。在35次查询中，一个有文档记录的本地模型达到71.4%精确匹配，更大模型为85.7%。

AI 根据报道生成 · 2 小时前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。