应用案例
这些白皮书和案例研究展示了我们如何用 PromptBio 分析公共数据集，涵盖生物标志物发现、治疗反应建模、流程验证和文献挖掘。
子宫内膜癌是发生于子宫内膜的常见恶性肿瘤，对女性健康影响重大。本研究采用多组学方法，利用临床蛋白质组肿瘤分析联盟（CPTAC）的数据鉴定子宫内膜癌的生物标志物。我们在 PromptBio 平台上整合基因组、转录组和蛋白质组数据，发现了与子宫内膜癌不同亚型（包括侵袭性较强的高拷贝数 CNV-H 亚型）相关的分子标志物，并鉴定出可预测 CTNNB1 突变状态和抗原呈递机制（APM）状态的标志物。研究展示了 MLGenie 如何支持生物标志物发现，并提示了可用于诊断和个体化治疗的候选标志物。
本白皮书使用 PromptBio 平台，对“Proteogenomic analysis of chemo-refractory high-grade serous ovarian cancer”（Cell，2023）一文的数据进行了全面的重新分析。重新分析的结果与原文结论高度一致，并带来了更多发现，包括用 MLGenie 构建并优化的治疗反应预测模型、用 PromptBio 的同源重组缺陷（HRD）流程完成的 HRD 状态预测，以及整合多组学数据的治疗反应预测。
本白皮书使用肿瘤新抗原筛选联盟（TESLA）的数据验证 PromptBio 新抗原预测流程，该数据集是本领域的基准数据集。白皮书对照既有标准，评估了该流程识别具有临床意义的新抗原的准确性；这类新抗原对个体化肿瘤免疫治疗至关重要。
脓毒症是宿主对感染的反应失调所引发的危及生命的病症。研究显示，恰当治疗每延迟一小时，脓毒症患者的病死率可能上升 7% 至 10%。近年来，包括胰石蛋白（PSP）在内的新型生物标志物已进入临床实践。本案例研究利用 PromptBio 平台的文本挖掘和数据分析能力，在公共数据上验证 PSP 的潜在应用价值，并探索是否存在其他潜在的脓毒症生物标志物。
本白皮书附有三段视频，展示如何在 PromptBio 平台上通过对话复现一项多组学分析。所依据的研究发表于 Genome Medicine，题为“Interactions between the gut microbiome and host gene regulation in cystic fibrosis”。我们的结果复现了原研究的关键发现，表明该平台能以极低的技术门槛产出准确、可重复、达到发表水准的结果。
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