Lumina系统为FLARE 2026挑战赛开发，利用CT扫描和一条RECIST线生成肿瘤三维分割掩膜，需在CPU、8GB内存、60秒内运行。流程包括将RECIST线编码为输入通道、裁剪重采样、DynUNet预测和概率图后处理。在217例测试中，Dice为0.7619，NSD为0.6094，中位推理时间20.3秒，峰值内存2.22GB。

2026年《自然·通讯》研究显示，肌酸经SLC6A8进入骨髓巨核细胞，激活CKB磷酸化STAT5B，上调血小板受体基因，使血小板数量不变但聚集功能增强。11人每日补充20克肌酸14天后，血小板促转移能力上升；小鼠实验证实肺转移增加，阿司匹林仅部分阻断。癌症患者补充肌酸需谨慎。

阿里巴巴达摩院联合盛京医院研发肝癌诊断AI模型DAMO LiON，通过CT影像识别微小癌变病灶。临床试验中，AI发现15例被遗漏的恶性肿瘤，多为1厘米左右，准确率高于医生，协助阅片用时减少27%，敏感性提高11.5%。该成果发表于《自然·医学》，并已部署医院辅助诊断。

研究揭示，衰老引发的慢性炎症使促炎型髓系细胞增多，抑制抗PD-L1免疫治疗效果。胸腺素能抑制NF-κB通路，减少炎症，恢复老年小鼠肿瘤对免疫治疗的响应。补充锌可增强胸腺素活性，改善免疫功能。

本教程强调先分析数据再建模。通过剖析乳腺超声数据集BUS-BRA，发现类别不平衡、患者分组等关键问题，进而指导MONAI分割管道的设计。采用Dice损失处理不平衡，按患者分组划分数据，并利用U-Net模型。最终验证Dice达0.866，测试集0.864，并分析失败模式，提出改进方向。核心是让数据驱动决策。

COMPASS是一种泛癌症AI基础模型，基于33种癌症的转录组数据训练，用于预测免疫检查点抑制剂治疗响应。该模型通过44个生物学概念编码基因表达，在16个临床队列中优于22种现有方法，准确率提升8.5%，AUPRC提升15.7%，并能泛化至未涉及的癌症类型和治疗方案，为个体化治疗提供可解释的机制线索。

一项新研究表明，限制糖分摄入并采用生酮饮食可显著延长胶质母细胞瘤患者的生存期，从14.7个月提高到21.5个月。研究强调癌细胞对葡萄糖的依赖，提出通过代谢疗法改善癌症治疗效果，提醒人们关注饮食对健康的影响。

研究表明，肌酸能够显著增强树突状细胞的能量代谢，提高其激活T细胞的能力，从而抑制黑色素瘤的生长。肌酸通过肌酸转运蛋白促进免疫激活，为癌症免疫治疗提供新的策略。人体实验也显示出类似效果，表明肌酸可作为辅助疗法改善免疫治疗的效果。

研究表明，NMN不仅具有抗衰老作用，还能通过重编程巨噬细胞增强抗肿瘤效果。在小鼠模型中，高剂量NMN显示出与PD-1抗体相似的抑瘤效果，主要通过将免疫抑制的M2型巨噬细胞转变为促炎的M1型，从而提升抗肿瘤活性。这一发现为肿瘤免疫治疗提供了新的思路。

纽约癌症与血液专家（NYCBS）与亚马逊网络服务（AWS）及Pronetx合作，成功迁移至亚马逊Connect客户服务，提升了54%的患者注册效率。该项目优化了呼叫处理流程，采用多语言路由和专业队列优先级，确保符合HIPAA标准，改善了患者体验和服务质量。

最新研究发现，咖啡中的多酚类物质通过结合NR4A1受体，改变基因表达，从而抑制肿瘤生长和炎症反应。这一机制解释了咖啡如何延缓衰老并降低慢性病风险，长期饮用咖啡有助于改善健康。

细胞衰老是防癌机制，但长期积累会导致免疫抑制，反而促进肿瘤生长。研究表明，清除“僵尸细胞”可以恢复免疫功能并抑制肿瘤。训练免疫系统识别衰老细胞可能成为新的抗癌策略。

科技CEO利用ChatGPT和基因数据为患癌犬只Rosie定制mRNA疫苗，成功使肿瘤缩小50%。经过伦理审批后，Rosie恢复健康，能在公园追兔子。

麻省理工学院的Matthew G. Jones教授利用人工智能和计算方法研究肿瘤进化，特别关注外染色体DNA（ecDNA）的扩增。研究发现，ecDNA在约25%的癌症中普遍存在，能加速肿瘤侵袭性。通过单细胞谱系追踪技术，他希望改善患者治疗效果，预测药物抵抗，并识别新的治疗靶点。

肿瘤免疫微环境对癌细胞生长和治疗反应有重要影响。传统免疫组织化学技术难以捕获多蛋白信息，而多重免疫荧光技术成本较高。研究团队利用AI技术GigaTIME，从常规H&E切片生成虚拟多重免疫荧光图谱，分析超过14,000名癌症患者的数据，揭示肿瘤免疫微环境的复杂性，为精准医疗提供新工具。

本文介绍了NeoCOAST-2试验，评估免疫检查点抑制剂与化疗及新型靶向药物联合治疗可切除非小细胞肺癌的效果。结果显示，含datopotamab deruxtecan的治疗组病理完全缓解率最高，且安全性良好，支持未来更大规模试验的开展。