유전학을 위한 머신러닝

자연의학(2023)이 기사 인용

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원발불명암(CUP)은 원발 부위를 추적할 수 없는 암의 일종으로 전체 암의 3~5%를 차지합니다. CUP에 대한 확립된 표적 치료법이 부족하여 일반적으로 결과가 좋지 않습니다. 우리는 3개 기관의 22개 암 유형에 걸쳐 36,445개 종양의 표적 차세대 시퀀싱(NGS) 데이터에 대해 훈련된 기계 학습 분류기인 OncoNPC를 개발했습니다. 종양학 NGS 기반 원발암 유형 분류기(OncoNPC)는 보류된 종양 샘플에 대한 높은 신뢰도 예측(\(\ge 0.9\))에 대해 0.942의 가중치 F1 점수를 달성했으며, 이는 전체 보류 종양 샘플의 65.2%를 차지합니다. 견본. OncoNPC는 Dana-Farber 암 연구소에서 수집한 971개의 CUP 종양에 적용했을 때 종양의 41.2%에서 높은 신뢰도로 원발성 암 유형을 예측했습니다. OncoNPC는 또한 예측된 암 유형에 대해 다유전자 생식계열 위험이 상당히 높고 생존 결과가 상당히 다른 CUP 하위 그룹을 식별했습니다. 특히, OncoNPC가 예측한 암과 일치하는 첫 번째 완화 의도 치료를 받은 CUP 환자는 훨씬 더 나은 결과를 보였습니다(위험비(HR) = 0.348; 95% 신뢰 구간(CI) = 0.210–0.570; P = \(2.32\times) {10}^{-5}\)). 또한, OncoNPC는 게놈 유도 요법을 받을 수 있었던 CUP 환자의 2.2배 증가를 가능하게 했습니다. 따라서 OncoNPC는 뚜렷한 CUP 하위 그룹에 대한 증거를 제공하고 CUP 환자 관리를 위한 임상 결정 지원 가능성을 제공합니다.

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다기관 NGS 종양 패널 시퀀싱 데이터는 요청 시 AACR Project GENIE 웹사이트(https://www.aacr.org/professionals/research/aacr-project-genie/)에서 확인할 수 있습니다. 완전히 훈련된 OncoNPC 모델, Profile DFCI의 처리된 체세포 변이 데이터 및 치료 일치 분석에 사용된 식별되지 않은 임상 데이터는 https://github.com/itmoon7/onconpc에서 확인할 수 있습니다.

OncoNPC 기능 처리(R deconstructSigs v1.8.0), OncoNPC 모델 개발 및 해석(Python xgboost v1.2.0, shap v0.41.0) 및 생존 분석을 위해 R(v4.0.2) 및 Python(v3.9.13) 프로그래밍 언어를 사용했습니다. (R 생존 v3.2.7, 통계 v4.0.2, Python 수명선 v0.27.4, scipy v1.7.1). 전처리 스크립트, 완전히 훈련된 OncoNPC 모델, OncoNPC 사용 방법에 대한 노트북 데모 및 기타 참조 자료는 https://github.com/itmoon7/onconpc를 참조하세요.

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