使用机器学习对综合瘤基因表达和临床数据进行预测转移性尿路细胞癌患者的阿特佐利祖马布反应
Chayanit Piyawajanusorn1,2, Ghita Ghislat1,3, Pedro J Ballester4
1Department of Bioengineering, Imperial College London, London, UK.
NPJ precision oncology
|June 10, 2025
概括
难以预测转移性尿路细胞癌 (mUC) 对阿特佐利祖马布的反应. 使用基因表达数据的机器学习模型在识别将从这种免疫疗法中受益的患者方面表现出有希望.
科学领域:
- 在瘤学瘤学.
- 生物信息学是一种生物信息学.
- 免疫治疗是一种免疫疗法.
背景情况:
- 阿特佐利祖马布是转移性尿路细胞癌 (mUC) 的免疫疗法.
- 目前,只有23%的mUC患者对阿特佐利祖马布有反应.
- 预测患者的反应仍然是一个重大的临床挑战.
研究的目的:
- 开发和验证机器学习 (ML) 模型,用于预测患者对阿特佐利祖马布的mUC反应.
- 识别与治疗反应相关的关键基因表达标记物.
主要方法:
- 利用了八个ML算法对基因表达概况和两个独立的mUC队列的临床数据.
- 开发并验证了预测模型,包括CART-OMC和LGBM-OMC.
- 将ML模型的性能与已知的生物标志物如TMB,TNB和PD-L1进行比较.
主要成果:
- 使用29个ML选择基因的CART-OMC模型,实现了0.437.7的验证集MCC.
- 像CXCL9和IFNG这样的基因表达生物标志物被确定为重要的预测因素.
- 机器学习模型的表现优于单变量生物标志物 (TMB,TNB,PD-L1) 和其他建模方法 (EaSIeR,JADBio).
结论:
- 机器学习模型,特别是CART-OMC,显示出在mUC患者中预测阿特佐利祖马布反应的巨大潜力.
- 与现有的生物标志物相比,这些模型提供了更准确的预测能力.
- 自由可用的ML模型可以帮助制定针对mUC的个性化治疗策略.


