组织芯片构建预测模型需要划分训练集和验证集吗？

是的，必须严格划分。在利用组织芯片进行生物标志物筛选或预后模型构建时，将队列划分为训练集和验证集是确保模型泛化能力、避免过拟合的统计学基石。

组织芯片虽然实现了高通量，但其本质仍是对特定人群的采样。训练集用于发现组织形态、蛋白表达与临床终点间的潜在关联，构建预测规则。然而，一个仅拟合了训练集数据的模型，极易捕获该特定批次组织点阵的技术噪音或人群特异性特征，导致在独立数据上性能崩溃。验证集的核心作用，就是在这种未被模型“见过”的数据上客观评估其真实预测效能。在病理研究中，通常推荐内部验证与外部验证结合：内部验证可在同源队列中通过随机拆分或交叉验证完成，初步检验模型稳定性；而外部验证则需使用来自不同中心、不同制备批次的独立组织芯片，这是评估模型临床转化潜力的黄金标准。