组织芯片构建预测模型需要划分训练集和验证集吗？

是的，必须严格划分训练集和验证集，这是确保模型泛化能力和临床可靠性的基石。组织芯片本质上是一种高通量的样本集合，即便每个芯点包含丰富的组织信息，但样本量（通常是病例数）依然有限。若混淆或共用数据进行训练与验证，极易引发过拟合，即模型死记硬背训练集的特定噪声与偏差，而非学习真实的生物学特征，导致其在全新病例上的预测性能急剧下降。

在病理学研究中，最理想的策略是在构建TMA前即进行队列划分，确保训练集与验证集在临床病理参数（如分期、分级）上分布均衡，但病例完全不重叠。训练集用于调整模型参数，而独立的内部验证集用于校准阈值和初步评估。最关键的外部验证则需要引入来自不同医学中心、不同制片条件和扫描仪生成的TMA数据，这是检验模型稳健性的金标准。只有通过这种分层次、独立的数据划分，才能客观评估生物标志物的预测价值，避免因数据泄露而产生虚假的高精度，最终构建出真正具备转化医学意义的预测模型。