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劍橋大學(xué)Nature: 預(yù)測乳腺癌治療反應(yīng)的多組學(xué)機(jī)器學(xué)習(xí)預(yù)測器

乳腺癌是惡性細(xì)胞和腫瘤微環(huán)境的復(fù)雜生態(tài)系統(tǒng)，這些腫瘤生態(tài)系統(tǒng)的組成及其內(nèi)部的相互作用會促進(jìn)腫瘤治療時的細(xì)胞毒性反應(yīng)。然而，值得注意的是，在未治療的腫瘤中識別預(yù)測治療反應(yīng)特征的研究大多忽略了這一點(diǎn)。

在此，英國劍橋大學(xué)Carlos Caldas等人報道開發(fā)了一種乳腺癌治療反應(yīng)的多組學(xué)機(jī)器學(xué)習(xí)預(yù)測器。首先，作者收集了168名在手術(shù)前接受化療+/- HER2靶向治療的乳腺癌患者相關(guān)信息，包括治療前活檢的臨床、數(shù)字病理學(xué)、基因組和轉(zhuǎn)錄組學(xué)特征，然后將手術(shù)時的病理學(xué)終點(diǎn)（完全緩解或殘留疾?。┡c這些診斷活檢中的多組學(xué)特征相關(guān)聯(lián)。

結(jié)果表明，腫瘤治療時的反應(yīng)受治療前微環(huán)境系統(tǒng)的調(diào)控，而這種微環(huán)境的多組學(xué)特征可以使用機(jī)器學(xué)習(xí)整合到預(yù)測模型中。

圖1. 基因組特征與治療反應(yīng)單調(diào)相關(guān)

作者發(fā)現(xiàn)，治療后殘留疾病的程度與治療前的多組學(xué)特征單調(diào)相關(guān)，包括腫瘤突變和拷貝數(shù)景觀、腫瘤增殖、免疫浸潤和T細(xì)胞功能障礙和排斥。

作者將這些特征整合到一個多組元機(jī)器學(xué)習(xí)模型中，并將其用于預(yù)測外部驗證隊列（75例患者）的病理完全緩解程度，其AUC值（ROC曲線下方的面積，用于衡量學(xué)習(xí)器優(yōu)劣）為0.87?？傊?，患者對腫瘤的治療反應(yīng)是由通過數(shù)據(jù)整合和機(jī)器學(xué)習(xí)捕獲的腫瘤生態(tài)系統(tǒng)總體的基線特征決定的，這種方法也可以用于開發(fā)其他癌癥的預(yù)測器。

圖2. 使用多組學(xué)機(jī)器學(xué)習(xí)模型預(yù)測治療反應(yīng)

Multi-omic machine learning predictor of breast cancer therapy response, Nature 2021. DOI: 10.1038/s41586-021-04278-5

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