A novel machine learning-driven immunogenic cell death signature for predicting ovarian cancer prognosis
Notice bibliographique
Résumé
Background: Ovarian cancer (OC) is one of the most lethal malignancies in women, primarily due to the absence of reliable predictive biomarkers and effective therapies. The complex role of immunogenic cell death (ICD) in OC remains poorly understood, despite its critical implications for enhancing immune responses against tumors. We are committed to developing and validating a novel ICD-related gene signature and producing certain guiding value for the clinical treatment of OC. Methods: We employed single-sample gene set enrichment analysis (ssGSEA) and weighted gene coexpression network analysis (WGCNA) on The Cancer Genome Atlas (TCGA)-ovarian carcinoma dataset to identify ICD-associated genes. A combination of 10 different machine learning approaches was used to construct an ICD-related signature (ICDRS), which was then validated across multiple datasets. The model's predictive power was integrated into a clinical nomogram to predict patient outcomes. Ultimately, we assessed the reaction of various risk subgroups to screen pharmaceuticals designed to address specific risk factors in the context of personalized medicine. Results: We identified 72 prognostic genes related to ICD. An unanimous ICDRS was developed using a 101-combination machine learning computational structure, demonstrating outstanding predictive accuracy for prognosis and clinical use. Patients categorized as low ICDRS varied from those of high ICDRS in terms of biological processes, mutation profiles, and immune cell penetration in the tumor microenvironment. In addition, potential medications that target specific subgroups at risk were identified. Conclusions: The ICDRS presents a significant advancement for prognostication of patients with OC, facilitating refined predictions and the exploration of personalized treatment pathways. Prospective clinical trials are necessary to validate its clinical utility and expand the application of this model to other cancer types.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».