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该研究通过对癌症患者及临床医生的定性访谈，评估并优化了一项旨在通过辩证行为疗法技能训练帮助癌症患者戒烟的虚拟小组干预方案，结果显示参与者对该方案高度认可，同时提出了具体的改进建议。
该研究通过对一例复发性 MN1::PATZ1 融合阳性中枢神经系统肿瘤的纵向多组学分析，揭示了肿瘤在复发过程中呈现胶质细胞成熟与恶性度降低的特征，同时伴随复杂的免疫失调（包括抗原呈递增强、T 细胞耗竭及巨噬细胞浸润），从而界定了其独特的转录组亚型并指出了潜在的免疫治疗靶点。
该研究通过对 5 万名胰腺癌患者的症状数据进行网络分析，揭示了不同疾病阶段症状网络结构逐渐稀疏化及核心症状（如黄疸和体重减轻）动态演变的特征，为利用症状模式实现胰腺癌的早期识别提供了新的临床见解。
该研究基于 SEER 数据库及单中心数据，证实对数比（LODDs）在预测胃腺癌患者预后方面优于传统的 AJCC N 分期和淋巴结比率（LNR），并据此构建了具有良好临床净效益的个体化预后列线图。
该研究基于 TCGA 数据发现，肿瘤相关巨噬细胞（如 FOLR2 和 TREM2）的预后效应在肺鳞癌、肺腺癌和黑色素瘤之间存在显著的组织学特异性差异，提示其预后价值高度依赖于肿瘤微环境背景。
该研究证实，在晚期非小细胞肺癌患者接受免疫治疗后的 3-9 周窗口期，通过单次检测确认的 ctDNA 分子缓解（即 ctDNA 转阴）可作为预测无进展生存期和总生存期的早期准确指标。
本研究提出并验证了一个集成经验插值、双退火优化的逻辑回归建模及 ThresholdXpert 1.0 组合优化的综合框架，通过引入四参数逻辑模型提升了诊断截断点确定的精度与鲁棒性，并成功应用于肝细胞癌多标志物诊断面板的构建与优化。
这项研究通过对 29 例患者的最大规模临床基因组分析，首次确立了治疗相关息肉病（TAP）作为一种独特的息肉综合征，其特征为长潜伏期、混合组织学类型、显著的基因组结构损伤以及由烷化剂化疗留下的特异性 SBS25 突变印记，从而排除了遗传性混合息肉病综合征的可能性，并为儿童及青年癌症幸存者的肠道监测提供了关键分子依据。
该研究利用基于 31 种肿瘤基因突变状态训练的深度学习模型 DeepSurv，成功构建了能显著区分接受纳武利尤单抗（含联合化疗）治疗的非小细胞肺癌患者生存风险的评分系统，且该风险评分仅对免疫治疗组具有显著的预后分层价值，揭示了非线性基因突变耦合模式在预测免疫治疗疗效中的关键作用。
这项研究利用阿联酋国家基因组计划的大规模全基因组测序数据，首次全面描绘了中东地区人群的乳腺癌遗传风险图谱，通过整合单基因、多基因及家族性数据建立了国家级的风险分层框架，为精准预防和早期检测奠定了基础。
该研究通过整合基于 26 个预后相关基因表达谱的分子分类器，构建了优于第 8 版和第 9 版 TNM 分期系统的新型 TNMEx 模型，显著提升了肺腺癌患者的风险分层精度和生存预后预测能力。
该研究通过基因组学分析揭示了上尿路尿路上皮癌（UTUC）的分子特征及膀胱内复发的克隆演化规律，发现 FGFR3 突变是潜在的治疗靶点，而 TERT、FGFR3 和 HRAS 的热点突变可作为术后无创尿液监测的生物标志物。
该研究通过验证磷酸化特异性抗体并确认 PKN1/2 均可磷酸化 TRAF1，揭示了 TRAF1 S146 在包括 p53 突变型在内的原发性慢性淋巴细胞白血病（CLL）细胞中呈组成性磷酸化且对 PKN 抑制剂 OTSSP167 敏感，从而支持开发更高效的 PKN1/2 抑制剂用于治疗 CLL。
这项单中心前瞻性病例对照试点研究表明，补充益生菌/益生元制剂 MBR-01 可通过稳定肠道菌群（如维持 F. prausnitzii 水平并限制 E. coli 扩张），显著降低早期乳腺癌患者接受阿贝西利治疗时腹泻的发生率与严重程度，从而改善治疗依从性和生活质量。
该研究利用人工智能分析全切片数字病理图像，发现肿瘤相关基质的细胞密度等新型生物标志物能有效预测导管原位癌（DCIS）的复发风险，从而有助于优化治疗决策并减少过度治疗。
该研究通过对乳腺癌幸存者的调查，发现尽管他莫昔芬治疗接受度很高，但患者对其相关子宫内膜癌风险的认知普遍不足，且多数愿意接受未来的子宫内膜监测策略，因此呼吁加强标准化的风险沟通并纳入患者偏好以优化幸存者护理。
本研究通过整合差异表达分析与可解释的 XGBoost 机器学习模型，从胰腺癌转录组数据中成功鉴定出包括 GJB3、LINC02086 和 TSPAN1 在内的关键分子特征，为胰腺癌的诊断和治疗提供了具有高度预测潜力的新型生物标志物。
这项基于多队列的回顾性分析表明，BRCA1/2 的合子性状态在转移性前列腺癌中具有预后价值，但在原发性疾病中未显示显著差异，且未能在该数据集中证实其对全身治疗反应的修饰作用。