在机器学习模型中利用主观参数和生物标志物:lnc-IL7R的可行性用于管理瘤进展
Tzu-Tao Chen1,2,3,4, Tzu-Yu Cheng5,6,7, I-Jung Liu8
1Division of Pulmonary Medicine, Department of Internal Medicine, Shuang Ho Hospital, Taipei Medical University, New Taipei City 23561, Taiwan.
一种使用生物标记物长非编码的互白素-7受体α子单元基因 (lnc-Il7R) 的新型机器学习方法显示,它有望在慢性阻塞性肺病 (COPD) 患者中对肺气进行分类.
科学领域:
- 肺部医学 肺部医学
- 生物标志物发现发现
- 医疗保健中的机器学习
背景情况:
- 慢性阻塞性肺病 (COPD) 是全球主要的死亡原因.
- 肺的进展是COPD发展的关键指标.
- 目前的肺瘤评估方法在可访问性和辐射暴露方面存在局限性.
研究的目的:
- 开发一种使用机器学习 (ML) 进行肺气评估的替代方法.
- 整合新的生物标记物长非编码的介素-7受体α子单元基因 (lnc-Il7R) 与临床和生化指标.
- 评估ML模型在分类肺重度方面的有效性.
主要方法:
- 一项队列研究收集了患者数据,包括基线特征,COPD评估测试 (CAT) 成绩和生物化学标记.
- 气泡的严重程度以低衰减区域百分比 (LAA%) ≥15%来定义.
- 训练和验证了五种ML模型,分析了最好的模型的特征重要性.
主要成果:
- 较低的lnc-Il7R表达显著与更高的肺重度相关 (LAA% ≥15%).
- 在inc-Il7R的折叠变化显示了与LAA%的强烈负相关性.
- 随机森林模型实现了高精度 (>75%) 和AUROC,确定Inc-Il7R折叠变化作为最强的预测因素,其次是CAT得分和BMI.
结论:
- 结合Inc-Il7R和可访问的标记器的机器学习模型可以准确地分类肺.
- 这种方法为COPD管理中的肺气评估提供了一个有希望的替代方案.
- 新型生物标志物Inc-Il7R在预测肺重度方面显示出显著的潜力.
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