通过整合血小板转录组和血液常规检测,对甲状腺癌的多视图进展诊断
1Department of Head and Neck Surgery, Renji Hospital, School of Medicine, Shanghai Jiao Tong University, Shanghai, 200127, China; Department of Traditional Chinese Medicine, Renji Hospital, School of Medicine, Shanghai Jiao Tong University, Shanghai, 200127, China.
Computers in biology and medicine
|November 2, 2023
概括
这项研究开发了一个ThyroidBloodTest框架,用于分类甲状腺疾病,整合血小板RNAseq和血液常规数据. 该模型准确地区分了正常,腺瘤和乳腺状甲状腺癌阶段,包括转移.
科学领域:
- 内分泌学和瘤学 在内分泌学和瘤学.
- 生物信息学和计算生物学
背景情况:
- 甲状腺癌是最常见的内分泌恶性瘤.
- 早期阶段和癌症前期通常呈良性或缓慢生长,使诊断复杂化.
- 准确的分类对于适当的患者管理至关重要.
研究的目的:
- 开发一个多视图框架,ThyroidBloodTest,用于分类四种样本类型:正常的对照 (N),甲状腺瘤 (TA),乳头甲状腺癌 (PTC) 和转移的乳头甲状腺癌 (MPTC).
- 整合RNAseq血小板转录组 (View-T) 和血液常规特征 (View-B) 以提高诊断准确度.
- 评估各种特征选择算法和分类器以获得最佳性能.
主要方法:
- 提出了一个多视图进展诊断框架,甲状腺血测试.
- 集成的分子水平血小板转录组数据 (View-T) 与临床可访问的血液常规特征 (View-B).
- 评估了11个特征选择算法和7个分类器,包括主要组件分析 (PCA) 等技术.
主要成果:
- 最好的甲状腺血液测试模型在四类分类任务中达到0.8750的准确性.
- 在View-T生物标志物中确定了丰富的细胞局部化 (细胞质) 和翻译后修饰 (乙化,酸化,无处不在化).
- 证明免疫细胞计数对甲状腺癌进展的诊断有积极的贡献.
结论:
- 整合血小板转录组和血液常规检测对于准确的甲状腺癌进展诊断至关重要.
- 多视图方法为分类甲状腺疾病提供了一个有希望的策略.
- 强调选择适当的数据分析和特征工程技术的重要性.
