循环基因组学的可解释深度学习模型用于在高级非小细胞肺癌中进行定量生存预测
Yu Wang1, Yi-Tong Li1, Ming-Hao Wang2
1Department of Radiation Oncology, National Cancer Center/National Clinical Research Center for Cancer/Cancer Hospital, Chinese Academy of Medical Sciences and Peking Union Medical College, No. 17 Panjiayuan Nanli, Chaoyang District, Beijing, 100021, China.
一个新的深度学习模型使用ctDNA和临床病理学数据准确预测高级非小细胞肺癌 (NSCLC) 的存活率. 该工具有助于为NSCLC患者做出个性化治疗决策.
科学领域:
- 在瘤学瘤学.
- 基因组学就是基因组学.
- 生物信息学是一种生物信息学.
背景情况:
- 准确的定量生存预测对于晚期非小细胞肺癌 (NSCLC) 至关重要,但仍然具有挑战性.
- 单个循环瘤DNA (ctDNA) 分析为整体存活率 (OS) 提供了有限的预测能力.
研究的目的:
- 开发和验证可解释的深度学习模型,用于在高级NSCLC中进行定量生存预测.
- 整合多模式数据,包括ctDNA和临床病理特征,以改善结果预测.
主要方法:
- 一个深度学习网络 (DeepSurv) 使用来自1373名晚期NSCLC患者的数据进行了训练.
- 特性包括ctDNA状态,无细胞DNA (cfDNA) 度和特定突变 (TP53,EGFR,PIK3CA等) 公司注册.
- 模型性能使用时间依赖的AUC进行评估,并使用SHapley添加式扩展 (SHAP) 进行解释.
主要成果:
- 在发现队列中,DeepSurv模型在12个月内实现了0.75的AUC,并得到了外部验证.
- 关键的预测者包括ctDNA状态,cfDNA度,年龄和TP53,PIK3CA,ARID1A,STK11和MET中的突变.
- DeepSurv有效地将患者分为低风险和高风险组,具有显著不同的OS.
结论:
- 可解释的DeepSurv模型能够准确地进行定量生存预测和高级NSCLC的风险分层.
- 多式联络特征的整合增强了预测能力,超出了像ctDNA这样的单个生物标志物.
- 该模型支持高级NSCLC患者的个性化决策.
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