Bayesian risk prediction model for colorectal cancer mortality through integration of clinicopathologic and genomic data
Notice bibliographique
Résumé
Routine tumor-node-metastasis (TNM) staging of colorectal cancer is imperfect in predicting survival due to tumor pathobiological heterogeneity and imprecise assessment of tumor spread. We leveraged Bayesian additive regression trees (BART), a statistical learning technique, to comprehensively analyze patient-specific tumor characteristics for the improvement of prognostic prediction. Of 75 clinicopathologic, immune, microbial, and genomic variables in 815 stage II-III patients within two U.S.-wide prospective cohort studies, the BART risk model identified seven stable survival predictors. Risk stratifications (low risk, intermediate risk, and high risk) based on model-predicted survival were statistically significant (hazard ratios 0.19-0.45, vs. higher risk; P < 0.0001) and could be externally validated using The Cancer Genome Atlas (TCGA) data (P = 0.0004). BART demonstrated model flexibility, interpretability, and comparable or superior performance to other machine-learning models. Integrated bioinformatic analyses using BART with tumor-specific factors can robustly stratify colorectal cancer patients into prognostic groups and be readily applied to clinical oncology practice.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».