Multi-Omics

MO-RiskVAE

MO-RiskVAE：利用多組學數據整合與潛在空間優化，精準預測多發性骨髓瘤生存風險

研究人員開發出 MO-RiskVAE 模型，利用多模態變分自編碼器整合多組學數據，解決了生存風險建模中的潛在空間不穩定問題。透過優化正規化規模與潛在空間結構，該模型能更精準地對多發性骨髓瘤患者的生存風險進行分級，為癌症精準醫療提供新方向。