Att översätta de omfattande data som genereras av genomiska plattformar till exakta förutsägelser av kliniska resultat är en grundläggande utmaning inom genomisk medicin. Många förutsägelser metoder möter begränsningar i att lära från de högdimensionella profiler som genereras av dessa plattformar, och förlitar sig på experter för att hand-välja ett litet antal funktioner för utbildning förutsägelse modeller. I denna uppsats visar vi hur djupinlärning och Bayesian optimeringsmetoder som har varit anmärkningsvärt framgångsrika i allmänhet högdimensionella förutsägelser uppgifter kan anpassas till problemet med att förutsäga cancerresultat. Vi utför en omfattande jämförelse av Bayesian optimerade djupöverlevnadsmodeller och andra toppmoderna maskininlärningsmetoder för överlevnadsanalys, och beskriver ett ramverk för att tolka djupöverlevnadsmodeller med hjälp av en riskbakgrundsteknik. Slutligen illustrerar vi att modeller för djup överlevnad framgångsrikt kan överföra information över sjukdomar för att förbättra prognostisk noggrannhet. Vi tillhandahåller en öppen källkod programvara implementation av detta ramverk som kallas SurvivalNet som möjliggör automatisk utbildning, utvärdering och tolkning av djup överlevnad modeller. Avancerade molekylära plattformar kan generera rika beskrivningar av de genetiska, transkriptionella, epigenetiska och proteomiska profilerna hos cancerprover, och data från dessa plattformar används allt mer för att vägleda kliniskt beslutsfattande. Även om moderna plattformar som sekvensering kan ge tusentals till miljontals funktioner som beskriver de molekylära tillstånd neoplastiska celler, bara ett litet antal av dessa funktioner har etablerat klinisk signifikans och används i prognostisering 1-4. Att göra tillförlitliga och korrekta förutsägelser av kliniska resultat från högdimensionella molekylära data är fortfarande en stor utmaning när det gäller att förverkliga potentialen hos precisionsgenomisk medicin. Traditionella Cox proportionella riskmodeller kräver enorma kohorter för utbildningsmodeller på högdimensionella datauppsättningar som innehåller ett stort antal funktioner. Följaktligen är en liten uppsättning funktioner utvalda i en subjektiv process som är benägen till fördomar och begränsas av ofullständig förståelse av sjukdomsbiologi. Högdimensionella inlärningsproblem är vanliga i maskininlärningssamhället, och många maskininlärningsmetoder har anpassats för att förutsäga överlevnad eller tid till progression 5. Tidigare kunskap har använts för att minska dimensionalitet genom att lära gensignaturer av cancerkännemärken för att generera mellanliggande funktioner som framgångsrikt förutsäga resultat 6,7. Regulariseringsmetoder för Cox-modeller som elastiskt nät har utvecklats för att utföra objektiv och datadriven funktionsval med tid-till-händelse data 8. Slumpmässiga skogar anses stå emot översittande i högdimensionella förutsägelseproblem, och har anpassats till överlevnad modellering 9. Neurala nätverk baserade metoder har använts i lågdimensionell överlevnad förutsägelse problem 10, men efterföljande utvärdering av dessa metoder fann ingen prestandaförbättring jämfört med vanliga Cox regression 11. Svårigheten att dekonstruera dessa svart-box modeller för att få insikter i sjukdomsprogression eller biologi återstår
I REF, Bayesian optimerad djup överlevnad modeller jämfört med andra state of the art maskininlärning metoder för överlevnad som Cox elastiskt nät och slumpmässiga överlevnad skogar.
Predicting clinical outcomes from large scale cancer genomic profiles with deep survival models
{'venue': 'Scientific Reports', 'journal': 'Scientific Reports', 'mag_field_of_study': ['Medicine']}