遺伝学の機械学習

Nature Medicine (2023)この記事を引用

125 オルトメトリック

メトリクスの詳細

原発不明がん（CUP）は、原発部位を追跡できないがんの一種で、全がんの 3 ～ 5% を占めます。 CUPには確立された標的療法が不足しており、一般に予後不良につながります。 当社は、3 つの施設の 22 種類の癌にわたる 36,445 個の腫瘍から得られたターゲットを絞った次世代シーケンス (NGS) データに基づいてトレーニングされた機械学習分類子である OncoNPC を開発しました。 腫瘍学 NGS ベースの一次がんタイプ分類子 (OncoNPC) は、ホールドアウトされた腫瘍サンプルの高信頼予測 (\(\ge 0.9\)) で 0.942 の加重 F1 スコアを達成しました。これはホールドアウトされた腫瘍サンプル全体の 65.2% を占めました。サンプル。 ダナファーバー癌研究所で収集された 971 個の CUP 腫瘍に適用した場合、OncoNPC は腫瘍の 41.2% で高い信頼性で原発癌の種類を予測しました。 OncoNPC はまた、予測される癌の種類に対する多遺伝子性生殖細胞系列のリスクが著しく高く、生存転帰が大きく異なる CUP サブグループも特定しました。 注目すべきことに、OncoNPC で予測されたがんと一致する最初の緩和目的治療を受けた CUP 患者の転帰は有意に良好でした (ハザード比 (HR) = 0.348; 95% 信頼区間 (CI) = 0.210-0.570; P = \(2.32\times) {10}^{-5}\))。 さらに、OncoNPC により、ゲノム誘導療法を受けることができた CUP 患者の数が 2.2 倍増加しました。 したがって、OncoNPC は、異なる CUP サブグループの証拠を提供し、CUP 患者を管理するための臨床意思決定支援の可能性を提供します。

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多施設共同 NGS 腫瘍パネルの配列決定データは、AACR プロジェクト GENIE の Web サイト (https://www.aacr.org/professionals/research/aacr-project-genie/) でリクエストに応じて入手できます。 完全にトレーニングされた OncoNPC モデル、プロファイル DFCI からの処理された体細胞変異データ、および治療一致分析で使用される匿名化された臨床データは、https://github.com/itmoon7/onconpc で入手できます。

OncoNPC 特徴処理 (R deconstructSigs v1.8.0)、OncoNPC モデルの開発と解釈 (Python xgboost v1.2.0、shap v0.41.0)、および生存分析には、R (v4.0.2) および Python (v3.9.13) プログラミング言語を使用しました。 (R サバイバル v3.2.7、統計 v4.0.2、Python ライフライン v0.27.4、scipy v1.7.1)。 前処理スクリプト、完全にトレーニングされた OncoNPC モデル、OncoNPC の使用方法に関するノートブックのデモ、およびその他の参考資料については、https://github.com/itmoon7/onconpc を参照してください。

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