Sammanfattning av denna webbsida: Individualiserad behandling av lungadenocarcinom beror på korrekt klassificering av patienter i subgrupper av dålig och god prognos, vilket återspeglar en annan sannolikhet för återfall och överlevnad efter behandling. Det är dock för närvarande omöjligt att på ett tillförlitligt sätt identifiera specifika högriskpatienter. Här föreslår vi ett beräkningsmodellsystem som exakt förutsäger det kliniska resultatet för enskilda patienter baserat på deras genuttrycksprofiler. Experimentell design: Gensignaturer valdes med hjälp av funktionsvalsalgoritmer slumpmässiga skogar, korrelationsbaserat funktionsval och val av attribut för att få ut förhållandet. Förutsägelse modeller byggdes med hjälp av slumpmässiga kommitté och Bayesian tro nätverk. Den prognostiska kraften hos överlevnadsförutsägarna utvärderades också med hjälp av hierarkisk klusteranalys och Kaplan-Meier-analys. Resultat: Den prediktiva noggrannheten hos en identifierad 37-gene överlevnadssignatur är 0,96 mätt som arean under de tidsberoende driftskurvorna för mottagaren. Klustret analys, med hjälp av 37-gen signaturen, aggregerar patientprover i tre grupper med distinkta prognoser (Kaplan-Meier analys, P < 0,0005, log-rank test). Alla patienter i kluster 1 befann sig i stadium I, med N 0 lymfkörtelstatus (ingen metastasering) och mindre tumörstorlek (T1 eller T2). Dessutom förutspår en 12-gene-signatur korrekt stadiet 94,2% av patienterna. Slutsatser: Våra resultat visar att prediktionsmodeller baserade på uttrycksnivåerna av ett litet antal markörgener exakt kunde förutsäga patientens resultat för individualiserad behandling av lunga adenocarcinom. En sådan individualiserad behandling kan avsevärt öka överlevnaden på grund av optimering av behandlingsförfaranden och förbättra lungcancer överlevnad varje år genom 5-års checkpoint.
Få ranson attribute val integrerad med korrelationsbaserat funktionsval används för att välja funktioner i gensignaturer i prognosen för lungcancer REF.
Constructing molecular classifiers for the accurate prognosis of lung adenocarcinoma.
{'venue': 'Clinical cancer research : an official journal of the American Association for Cancer Research', 'journal': 'Clinical cancer research : an official journal of the American Association for Cancer Research', 'mag_field_of_study': ['Medicine']}