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跨物种分子迁移可能改善罕见癌症的预后建模，但在目标事件极度稀缺的情况下，同一批数据很容易被同时用于拟合、选择和评估适配过程，从而增加负迁移和模型选择偏倚的风险。我们采用按时间冻结的设计，评估了犬到人骨肉瘤生存结局的迁移：DOG2 作为犬源域，50 个 MSigDB Hallmark 模块定义共享表示空间；已知真值基准包含 180 个情景和 21,600 次重复实验，涵盖 5–40 个目标事件及多种迁移机制。冻结的安全规则比较了低秩适配与模块选择性适配；随后进行的诊断分析以及基于不相交随机种子的 6,000 次重复机制实验均无法改变这一决策。两种可选架构均未达到负迁移上限（分别为 0.215 和 0.486，而上限为 0.10），尽管预言者分析表明该阈值在理论上可以实现。预先设定的 HOLD 后加权分析及阈值敏感性分析显示，基准构成放大了 A3 失败的幅度，但并未造成其不稳定性；相比之下，A2 对加权方式相对不敏感。训练集预后相容性能够识别生成器机制（AUROC 0.980），但无法可靠地区分迁移收益与迁移危害的相对大小。强化预测时门控提高了区分能力并减少了负迁移，但未满足其综合判据。结果盲法的 DOG2–TARGET 分析显示，Hallmark 模块的保留程度存在异质性。在包含 29 个事件的 86 例 TARGET 病例中，冻结的犬源经典模型 IBS 为 0.159，而每折局部、无协变量的 Kaplan–Meier 参考模型为 0.166；然而，对人类数据的解释仍未得到明确结论。因此，可测量的预后相容性并不能保证架构层面的迁移具有安全且有用的价值。
跨物种分子转移可能改善罕见癌症的预后建模，但在目标事件极度稀缺的情况下，同一批数据很容易被用于拟合、选择和评估适配过程，从而增加负迁移和模型选择偏倚的风险。我们采用按时间冻结的设计，评估了从犬到人的骨肉瘤生存转移：DOG2 作为犬源域，50 个 MSigDB Hallmark 模块定义共享表征；一个已知真值基准包含 180 个情景和 21,600 次重复试验，覆盖 5—40 个目标事件及多种迁移机制。冻结的安全规则比较了低秩适配与模块选择性适配；后续诊断分析以及一项采用不相交随机种子的 6,000 次重复机制实验均无法改变该决策。两种可选择架构均未达到负迁移限值（分别为 0.215 和 0.486，而限值为 0.10），尽管预言机分析表明该阈值是可以达到的。预先规定的 HOLD 后加权和阈值敏感性分析显示，基准构成放大了 A3 失败的幅度，但并未造成其不稳定性；相比之下，A2 对加权相对不敏感。训练集中的预后相容性能够识别生成器机制（AUROC = 0.980），但无法可靠地区分转移获益与转移危害的排序。预测时闸门强化提高了判别能力并减少了负迁移，但其复合判据并未达到。盲于结局的 DOG2—TARGET 分析显示，Hallmark 保留程度存在异质性。在 86 例 TARGET 病例（其中 29 例发生事件）中，冻结的犬源经典模型 IBS 为 0.159，而按折内局部计算的无协变量 Kaplan—Meier 参考模型为 0.166；然而，对人类数据的解释仍未得到明确结论。因此，可测量的预后相容性并不能保证架构层面的转移效用是安全的。
📄 原文链接：https://www.biorxiv.org/content/10.64898/2026.09.17.752483v1?rss=1
🏷️ 跨物种迁移学习 生存分析 骨肉瘤预后建模 负迁移 模型选择偏倚