乳腺癌分子亚型的时间相关生存预测使用基于事件时间的深度学习模型
Saba Zarean Shahraki1, Mehdi Azizmohammad Looha2, Pooya Mohammadi Kazaj3
1Department of Health Information Technology and Management, School of Allied Medical Sciences, Shahid Beheshti University of Medical Sciences, Tehran, Iran.
Frontiers in oncology
|June 21, 2023
概括
使用深度学习模型预测乳腺癌存活率显示,Luminal A亚型的存活概率最高,而三阴性和HER2丰富亚型的存活概率最低. 关键预测因素包括瘤状况,年龄和淋巴结状况.
科学领域:
- 在瘤学瘤学.
- 生物统计学 生物统计学
- 机器学习 机器学习
背景情况:
- 准确的乳腺癌 (BC) 生存预测有助于治疗选择和降低死亡率.
- 确定预后因素对于个性化患者护理至关重要.
- 了解分子亚型的生存概率对于向治疗至关重要.
研究的目的:
- 预测30年内不同分子亚型的乳腺癌患者的时间相关生存概率.
- 为了确定乳腺癌存活率的显著预后因素.
- 为了比较各种深度学习模型对生存预测的性能.
主要方法:
- 对3580名侵入性乳腺癌患者 (1991-2021) 的回顾性分析.
- 使用随机森林来确定关键预后变量 (瘤状态,年龄,淋巴结状况) 的特征重要性分析.
- 开发和评估使用C-index和IBS指标的时间到事件深度学习模型 (Nnet-survival,DeepHit,DeepSurve,NMLTR,Cox-time).
主要成果:
- 随机森林确定了瘤状态,诊断时的年龄和淋巴结状况是最重要的预测因素.
- 净生存模型显示了略高的表现 (C指数=0.77,IBS=0.13).
- 光线A亚型的生存概率最高;三阴性和HER2丰富亚型的生存概率最低.
结论:
- 这项研究提供了基于分子受体状态的乳腺癌生存概率的见解,这对HER2阳性患者至关重要.
- 这些发现可以指导医疗保健提供者为高风险患者做出明智的治疗决策.
- 建议进行进一步的临床试验,以优化不同分子亚型的治疗疗效.


