Development of a Machine Learning-Based Prognostic Model for Hormone Receptor-Positive Breast Cancer Using Nine-Gene Expression Signature
Notice bibliographique
Résumé
Background: Determining the prognosis of hormone receptor positive (HR + ) breast cancer (BC), which accounts for 80% of all BCs, is critical in improving survival outcomes. Stratifying individuals at high risk of BC-related mortality and improving prognosis has been the focus of research for over a decade. However, these tools are not universal as they are limited to clinical factors. We hypothesized that a new framework for predicting prognosis in HR + BC patients can develop using artificial intelligence. Methods: A total of 2,338 HR + human epidermal growth factor receptor 2 negative (HER2 - ) BC cases were analyzed from Molecular Taxonomy of Breast Cancer International Consortium (METABRIC), The Cancer Genome Atlas (TCGA), and Gene Expression Omnibus (GEO) cohorts. Groups were then divided into high- and low-risk categories utilizing a recurrence prediction model (RPM). An RPM was created by extracting nine prognosis-related genes from over 18,000 genes using a logistic progression model. Results: Risk classification by RPM was significantly stratified in both the discovery cohort and validation cohort. In the time-dependent area under the curve analysis, there was some variation depending on the cohort, but accuracy was found to decline significantly after about 10 years. Cell cycle related gene sets, MYC, and PI3K-AKT-mTOR signaling were enriched in high-risk tumors by the Gene Set Enrichment Analysis. High-risk tumors were associated with high levels of immune cells from the lymphoid and myeloid lineage and immune cytolytic activity, as well as low levels of stem cells and stromal cells. High-risk tumors were also associated with poor therapeutic effects of chemotherapy and endocrine therapy. Conclusions: This model was able to stratify prognosis in multiple cohorts. This is because the model reflects major BC therapeutic target pathways and tumor immune microenvironment and, further is supported by the therapeutic effect of chemotherapy and endocrine therapy. World J Oncol. 2023;14(5):406-422 doi: https://doi.org/10.14740/wjon1700
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».