Liệu pháp tế bào CAR T (Chimeric Antigen Receptor T-cell) đã tạo ra một cuộc cách mạng trong điều trị một số loại ung thư máu, đặc biệt là ung thư lympho. Bằng cách biến đổi gen tế bào T của chính bệnh nhân để nhận diện và tiêu diệt tế bào ung thư, liệu pháp này mang lại hy vọng cho những trường hợp kháng trị với các phương pháp truyền thống. Tuy nhiên, không phải tất cả bệnh nhân đều đáp ứng tốt với CAR T, và việc xác định trước ai sẽ hưởng lợi nhiều nhất vẫn là một thách thức lớn. Một số bệnh nhân có thể gặp phải các tác dụng phụ nghiêm trọng hoặc không đạt được sự thuyên giảm lâu dài. Do đó, việc phát triển các công cụ tiên lượng chính xác là vô cùng cần thiết để tối ưu hóa việc lựa chọn bệnh nhân và cải thiện kết quả điều trị. Để giải quyết vấn đề này, các nhà nghiên cứu gần đây đã phát triển một công cụ xét nghiệm tiên tiến sử dụng công nghệ học máy (machine learning - ML). Công cụ này được thiết kế đặc biệt để dự đoán khả năng đáp ứng của bệnh nhân ung thư lympho đối với liệu pháp tế bào CAR T. Thay vì dựa vào các yếu tố lâm sàng truyền thống đôi khi còn hạn chế, phương pháp mới này tập trung vào một chỉ dấu sinh học quan trọ
