癌症是一种由基因组变异引起的复杂疾病，肿瘤测序在临床护理中至关重要。多机构测序数据为精准肿瘤学提供了资源，但面临基因面板差异和测序技术异质性等挑战。为此，提出了Bridge模型，通过潜变量方法整合特征，提升学习效率和模型泛化能力。该模型在癌症患者生存预测中表现优异，展示了多模态数据整合的潜力。

本文探讨了精准肿瘤学中药物反应预测的重要性，提出了一种基于对比学习和Transformer的创新方法，以提高药物和细胞系的表示能力。研究表明，该方法在药物敏感性预测中表现优越，能够更好地平衡药物与细胞系特征的依赖性，从而实现个性化治疗，提升癌症患者的生存率。