Молекулярные подтипы рака: модели машинного обучения для классификации опухолей
Краткое изложение публикации в сообществе «Врачи РФ» от .
Исследователи создали модели машинного обучения для определения молекулярных подтипов рака по данным опухоли. Разработку описали в журнале Cancer Cell; классификаторы доступны в открытом доступе и предназначены для применения к образцам за пределами набора TCGA.
Для обучения использовали данные 8791 опухоли из Атласа ракового генома (TCGA): образцы относились к 106 подтипам 26 разновидностей рака. Анализ охватывал пять типов данных — мутации, число копий, матричную РНК, метилирование ДНК и микроРНК. Исследователи создали почти 412,6 тысячи моделей, а затем отобрали 737 классификаторов. Эти модели могут стать основой компактных систем и наборов для генетической диагностики в клинических испытаниях и медицинской практике.
Главное
- Для обучения использовали данные 8791 опухоли из TCGA, охватывающие 106 подтипов 26 разновидностей рака.
- Модели анализируют пять типов данных: мутации, число копий, матричную РНК, метилирование ДНК и микроРНК.
- Из почти 412,6 тысячи моделей исследователи отобрали 737 классификаторов для опухолей вне когорты TCGA.
- Классификаторы выложили в открытый доступ; их могут использовать для разработки систем генетической диагностики.
Подготовлено автоматически с помощью ИИ, возможны неточности. Полный просмотр материала доступен только для медицинских специалистов с высшим медицинским образованием.
Войти Регистрация