hLife入选中国期刊协会“第二届中国期刊封面设计精品展”

喜 讯hLife 入选中国期刊协会“第二届中国期刊封面设计精品展”近日第二届中国期刊封面设计精品展发布会在北京举行。本次活动由中国期刊协会主办艺术与设计杂志社承办以“封面里的中国”为主题旨在展示新时代中国期刊封面设计成果推动期刊设计创新发展。经严格遴选评审第二届中国期刊封面设计精品展共有199种优秀期刊入选hLife在获得“首届中国期刊封面设计精品展‘推荐入展期刊’”后此次成功入选第二届中国期刊封面设计精品展。hLife荣获中国期刊协会“首届中国期刊封面设计精品展‘推荐入展期刊’”中国期刊封面设计精品展汇聚了来自科技学术、大众科普、人文文艺等多个领域的优秀期刊集中展示我国期刊封面设计的创新成果为行业搭建了展示交流、互鉴学习的平台。此次入选体现了业界对hLife封面设计理念和视觉表达的持续认可。设计理念此次获奖封面为hLife 2025年4期封面封面文章作者为中国科学院微生物研究所王硕研究员。本期封面以智绘生命人工智能AI赋能癌症免疫治疗预测为核心主题借助具象化的未来科技形象将抽象的算法能力转译为可视化的视觉叙事。画面主体是一位具有医疗属性的AI机器人身披白色实验服手臂前伸触碰象征癌细胞的巨大橙色病灶体形成强烈的视觉焦点隐喻AI对癌症机制的识别与干预。构图采用对角线式动势结构机器人自右下方向左上方延展与左侧发光的细胞核心形成张力增强画面感。整体色调以蓝色、青色为主调象征理性、科技与数据世界癌细胞则以高饱和橙黄色呈现具有能量暴发感强化对抗与突破的主题。画面中融入数据流、智能计算、医学影像屏幕等元素构建了多层次的信息空间。hLife始终致力于将健康科学的深邃内涵与艺术美学自然融合通过灵动而富有意蕴的视觉语言优雅呈现健康科学研究的探索精神与时代价值。中国科学院微生物所王硕团队利用人工智能赋能结直肠癌免疫治疗预测结直肠癌CRC是全球最常见且致死率较高的恶性肿瘤其高度异质性和侵袭性使晚期患者的预后效果依然不佳。当前广泛应用的TNM分期系统虽可用于风险评估和治疗决策但未能充分考虑肿瘤微环境TME及免疫细胞对疾病进展的影响。研究表明TME中肿瘤浸润T细胞的水平与患者的生存率密切相关然而免疫治疗的应答情况和治疗效果在不同人之间具有较大差异因此在预测免疫治疗效果方面需要建立更为系统的预测模型。中国科学院微生物研究所王硕研究团队在hLife上发表题为“Machine learning approach to predict prognosis and immunotherapy responses in colorectal cancer patients”的封面文章图2。研究分析了TCGA-CRC数据库的432例样本数据基于肿瘤免疫表型TIP来分析结直肠癌患者的免疫活性特征。TIP数据库涵盖癌症免疫循环的七个阶段结果显示免疫活性得分与癌症进展密切相关早期患者I、II期和无远处转移M0患者的免疫活性得分明显高于晚期III、IV期和发生远处转移M1患者。进一步分析发现免疫活性得分与免疫细胞浸润水平高度相关关。同时趋化因子及其受体表达水平也与免疫活性密切相关提示了趋化因子在结直肠癌免疫环境中的关键作用。综合来看免疫活性得分不仅能反映结直肠癌的免疫状态还可用于构建免疫反应相关风险评分IRRS模型以优化癌症风险评估和免疫治疗预测。在TCGA-CRC数据集中采用留一交叉验证LOOCV框架构建了63种预测模型并计算各模型在验证集中的C指数。结果表明随机生存森林RSF与Lasso回归的组合模型表现最佳C指数最高0.5643。通过RSF模型的重要性评分我们筛选出13个核心免疫相关基因IL18BP、RSAD2、G0S2、SIGLEC1、SFRP2、IFI44L、ISG20、IFIT1、OLR1、SAMHD1、HK3、PTAFR、CSF1并利用机器学习方法构建免疫反应相关风险评分IRRS。IRRS模型在TCGA-CRC数据集及六个独立验证集GSE16125、GSE17536、GSE17537、GSE17538、GSE29621、GSE39582中进行计算并依据IRRS中位数将样本划分为高风险组和低风险组。结果显示高风险组的生存率显著低于低风险组六个验证集中均获得一致结论图3。本研究基于机器学习的整合方法成功筛选出优化的基因组合并构建了一个可靠的结直肠癌预后预测IRRS模型。进一步研究发现IRRS与免疫特征密切相关。低风险组表现出更高的免疫细胞浸润水平且免疫检查点分子PDCD1、CD274、CTLA4表达水平较高。IRRS的可靠性在多种实验中均得到验证包括qPCR检测发现癌组织IRRS高于正常组织。此外小鼠肿瘤模型实验也显示晚期肿瘤IRRS显著升高进一步确认了IRRS在结直肠癌风险预测和免疫治疗中的应用潜力。研究还比较了IRRS模型与TIDE工具在预测结直肠癌免疫治疗响应方面的表现。分析GSE91061、GSE78220和IMvigor210三个免疫治疗患者数据集后发现IRRS模型在患者分层上优于TIDE能更有效地区分高风险和低风险患者能更好地预测生存结局。进一步通过ROC曲线分析评估两者的预测准确性结果显示IRRS在所有数据集中均取得更高的AUC值如GSE91061数据集中IRRS的AUC为0.8TIDE仅为0.68。此外在免疫治疗响应预测方面IRRS在GSE91061数据集中的AUC为0.7高于TIDE的0.64GSE78220和IMvigor210数据集亦呈现相同趋势。IRRS模型不仅能有效预测CRC患者的生存风险还能准确预测免疫治疗响应优于TIDE工具。该研究表明多组学整合与机器学习方法可用于构建高效的结直肠癌风险分层和免疫治疗预测模型为个性化癌症治疗提供新思路。综上所述本研究通过机器学习方法构建了一个高效且稳健的结直肠癌风险分层模型IRRS揭示了肿瘤微环境与患者免疫反应之间的复杂关系。IRRS模型不仅具有较好的预后预测能力为指导免疫治疗决策提供了依据也为结直肠癌的基础研究和临床应用提供了潜在的生物标志物和治疗靶点。