Модели машинного обучения для дифференциальной диагностики опухолей головного мозга

Аннотация:

Молекулярный профиль опухоли имеет ключевое значение для классификации новообразований головного мозга и, соответственно, выбора дальнейшей тактики лечения. Циркулирующие микроРНК рассматриваются в качестве перспективных опухолевых биомаркеров. Данные NCS-секвенирования микроРНК могут быть эффективно категоризированы с пoмощью методов машинного обучения. Цель исследования. Создать модель-классификатор с помощью алгоритмов машинного обучения для дифференциальной диагностики глиальных и доброкачественных опухолей головного мозга на основе данных высокопроизводительного секвенирования онкоассоциированного паттерна циркулирующих микроРНК. Материалы и методы. МикроРНК, выделенные из плазмы крови пациентов с глиобластомой (n=22), астроцитомой (n=15), олигодендроглиомой (n=5), менингиомой (?=1 3) и контрольной группы ( =4), подвергнуты высокопроизводительному секвенированию на приборе MiSeq Dx («Illumina, Inc.», США). Анализ дифференциальной экспрессии осушествляли с помошью пакета DESeq2. Аля каждой исследуемой группы пациентов отобраны дифференциально экспрессирующиеся микроРНК, удовлетворявшие условиям: ILog2FCI>1 и p<0,05. Данные секвенирования подвергнуты нормализации, дополнены синтетическими данными для устранения дисбаланса классов и поделены на обучающий и тестовый наборы в соотношении 80:20. B качестве алгоритмов машинного обучения выбраны метод случайного леса и алгоритм XGBoost. Результаты. Выявлена 51 дифференциально экспрессирующаяся опухолеспецифическая микроРНК: 17 — в группе пациентов с глиобластомой, 10 — с астроцитомой, 10 — с олигодендроглиомой, 14 — с менингиомой. Ha тестовом наборе данных точность моделей, обученных методом случайного леса и с применением алгоритма XGBoost, составила 85,2% р<0,001) и 81,5% (p<0,001) соответственно. B ходе высокопроизводительного секвенирования, биоинформационного анализа и методов машинного обучения отобрано 10 микроРНК (hsa-miR-192-5p, hsa-miR-194-5p, hsa-miR-128-3p, hsa-miR-3Oc-5p, hsa-miR-186-5p, hsa-miR-34O-5p, hsa-miR-3168, hsa-miR-19b-3p, hsa-miR-144-5p, hsa-let-7c-5p) для дифференциальной диагностики глиальных опухолей и менингиом. Заключение. Отобранные опухолеспецифические микроРНК послужат основой для создания малоинвазивной диагностической панели опухолей головного мозга.

Авторы:

Издание: Профилактическая медицина
Год издания: 2025
Объем: 7с.
Дополнительная информация: 2025.-N 9.-С.87-93. Библ. 23 назв.
Просмотров: 1