Motivering: Paneler av cellinjer som NCI-60 har länge använts för att testa läkemedelskandidater för deras förmåga att hämma proliferation. Prediktiva modeller av läkemedelskänslighet in vitro har tidigare konstruerats med hjälp av genuttryckssignaturer som genererats från genuttrycksmikroarrayer. Dessa statistiska modeller tillåter förutsägelse av läkemedelsrespons för cellinjer inte i den ursprungliga NCI-60. Vi förbättrar befintliga tekniker genom att utveckla en ny multistegsalgoritm som bygger regressionsmodeller för läkemedelsrespons med hjälp av Random Forest, en ensemblestrategi baserad på klassificering och regressionsträd (CART). Resultat: Denna metod visade sig framgångsrik i att förutsäga läkemedelsrespons för både en panel av 19 Bröstcancer och 7 Glioma cellinjer, överträffade andra metoder baserade på differentialgenuttryck, och har allmän nytta för alla program som försöker relatera genuttrycksdata till en kontinuerlig utgångsvariabel. Implementering: Programvaran skrevs på R-språket och kommer att finnas tillgänglig tillsammans med tillhörande genuttryck och läkemedelssvarsdata som paketet ivDrug på http://r-forge.r-project.org. Kontaktuppgifter:
Genom att associera multivariat interaktion av genuttrycksnivåer, REF förbättra förmågan av läkemedelsrespons förutsägelser.
Predicting in vitro drug sensitivity using Random Forests
{'venue': 'Bioinformatics', 'journal': 'Bioinformatics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}