Integrative Machine Learning Approach for Predicting Resistance to First-generation Receptor Ligands in Acromegaly

肢端肥大症医学抗性（生态学）计算生物学受体人工智能内科学计算机科学内分泌学生长激素激素生态学生物

作者

Wei Lin,Songchang Shi,Zheng Yuanyuan,Edward R. Laws,Timothy R. Smith,Le Min

出处

期刊：The Journal of Clinical Endocrinology and Metabolism [Oxford University Press]
日期：2025-06-21 卷期号：111 (2): 484-496 被引量：2

链接

nih.govdoi.org

标识

DOI：10.1210/clinem/dgaf375

摘要

The CatBoost-based calculator effectively predicts fgSRLs treatment response in acromegaly patients. Prospective validation is required before clinical implementation.

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