Utfallet av bröstcancer kan förutsägas med hjälp av modeller som härrör från genuttrycksdata eller kliniska data. Endast ett fåtal studier har skapat en enda förutsägelsemodell med hjälp av både genuttryck och kliniska data. Dessa studier är ofta ofullständiga när det gäller en uppnådd förbättring av förutsägelsens prestanda. Vi jämför noggrant tre olika integrationsstrategier (tidig, mellanliggande och sen integration) samt klassificerare som inte har någon integration (endast en datatyp) med hjälp av fem klassificerare av varierande komplexitet. Vi utför vår analys på en uppsättning av 295 bröstcancerprover, för vilka genuttrycksdata och en omfattande uppsättning kliniska parametrar finns tillgängliga samt fyra bröstcancerdataset som innehåller 521 prover som vi använde som oberoende validering.mPå 295 prover, en närmaste medelklassifier som använder en logisk ELLER operation (late integration) på kliniska och uttryck klassificerare betydligt överträffar alla andra klassiatorer. Oavsett integrationsstrategin uppnår närmaste medelklassificerare dessutom de bästa resultaten. Alla fem klassificeringarna uppnår sin bästa prestanda när de integrerar kliniska data och expressionsdata. Upprepade experiment med hjälp av 521 prover från de fyra oberoende valideringsdatauppsättningar indikerade också en betydande prestandaförbättring vid integrering av kliniska och genuttrycksdata. Huruvida integration också förbättrar prestanda på andra datauppsättningar (t.ex. andra tumörtyper) har inte undersökts, men verkar värt att fullfölja. Vårt arbete föreslår att framtida modeller för att förutsäga bröstcancer bör utnyttja båda datatyperna genom att använda en sen ELLER eller mellanliggande integrationsstrategi baserad på närmaste medelklassificerare.
Kombination mellan dessa tre metoder och flera klassificeringar, för att analysera en uppsättning 295 bröstcancerprover, för vilka genuttrycksdata och en omfattande uppsättning kliniska parametrar finns tillgängliga, utförs i REF.
Integration of Clinical and Gene Expression Data Has a Synergetic Effect on Predicting Breast Cancer Outcome
{'venue': 'PLoS ONE', 'journal': 'PLoS ONE', 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Biology']}