检索结果-内蒙古大学图书馆

中国科学：生命科学 2019年第6期49卷 738-748页

作者：桑浩凯郭树理曲红赵敏曲大成北京理工大学计算机学院北京100081 北京理工大学自动化学院北京理工大学复杂系统智能控制与决策教育重点实验室北京100081 北京大学生命科学学院生物信息中心蛋白质与植物基因研究国家重点实验室北京100871 School of Engineering Faculty of ScienceHealthEducation and EngineeringUniversity of the Sunshine CoastMaroochydore DCQueensland 455& Australia

乳腺癌、宫颈鳞状细胞癌、子宫内膜癌、卵巢癌是女性常见的癌症.由于癌症的恶性发展并缺乏有效的早期诊疗手段,这些癌症已成为当今世界女性患者的头号杀手.为了探索高通量组学数据能否促进癌症患者的预后,本研究利用美国癌症基因组图谱... 详细信息

乳腺癌、宫颈鳞状细胞癌、子宫内膜癌、卵巢癌是女性常见的癌症.由于癌症的恶性发展并缺乏有效的早期诊疗手段,这些癌症已成为当今世界女性患者的头号杀手.为了探索高通量组学数据能否促进癌症患者的预后,本研究利用美国癌症基因组图谱项目中四种女性癌症的1861个样本的临床数据和多维组学数据(包括DNA甲基化、mRNA表达、miRNA表达和基于芯片的蛋白表达组学数据),建立了Cox比例风险模型和随机生存森林模型用来回顾性地预测患者的生存率.本研究发现,在宫颈鳞状细胞癌中,通过整合临床与DNA甲基化及miRNA表达组学数据建立的模型,生存预测能力显著高于仅使用临床数据的模型(一致性指数c-index中位数提高了8.73%~15.03%).本研究虽然验证了有些组学数据对特定癌症生存模型的预测能力有提升作用,但也存在着相对于临床数据,组学数据对模型的预测能力无显著提升的情况.这些结果为系统地开展基于癌症基因组学的生存预测研究及提升临床生存分析的预测准确性提供了有用经验.

关键词：癌症基因组学生存分析 Cox比例风险模型随机生存森林模型 LASSO回归

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肝癌术后辅助治疗疗效评估统计模型研究

肝癌术后辅助治疗疗效评估统计模型研究

引用

作者：许力斌上海师范大学

学位级别：硕士

肝细胞癌(Hepatocellular Carcinoma,简称HCC)是目前最常见的肝癌类型。其发病率在各类癌症发病率中高居世界第五位,死亡率高居世界第四位。并且其发病率具有区域性,以亚洲与非洲发病率最高。我国是肝癌发病大国,全世界的肝癌病人中,中... 详细信息

肝细胞癌(Hepatocellular Carcinoma,简称HCC)是目前最常见的肝癌类型。其发病率在各类癌症发病率中高居世界第五位,死亡率高居世界第四位。并且其发病率具有区域性,以亚洲与非洲发病率最高。我国是肝癌发病大国,全世界的肝癌病人中,中国人占了55%,而死亡人数则占50%。全球每年大约有80万的新发肝癌患者,其中中国占了43万。早在20世纪七八十年代,我国的研究人员就开始了对肝癌的研究。通过这几十年的积累我国在肝癌研究和治疗领域已经走在了世界的前列。研究工作从早期的临床诊断和治疗逐渐发展成为集预防、早期诊断、治疗和预后评估等一体的系统性研究。医生在诊断肝癌这种致命疾病时,常常需要作一个判断,即病人还能够生存多长时间,或者哪些因素影响着病人的生存时间。合理地回答该问题对医生和相关研究者的帮助甚大。基于对该问题的正确回答,医生能够给病人选择并制定出更加合理的治疗方案,研究者可以对相关课题进行更为精确的研究。本文分别从观察期长短、变量筛选方法、模型选择三个方面对2003-2012年期间复旦大学附属中山医院4162名肝癌患者术后介入治疗及干扰素治疗的的相关临床数据进行分析,使用单因素分析、逻辑回归等方法对影响患者术后治疗生存时间的因子进行了初步探索,并使用Cox比例风险模型及随机生存森林模型构建肝癌患者术后辅助治疗疗效评估的预后预测模型。首先本文通过分别对以10年为观测期及以3年为观测期的数据进行单因素分析,最后使用多因素分析构建Cox比例风险模型进行对比,以考察时间长短是否会对模型结果产生较大的影响,结果发现短期(3年期)的模型预测准确性要远高于长期(10年期)的模型预测准确率。为了进一步考察Cox比例风险模型的稳定性,在本文的实证第二步中使用了不同的变量筛选方法,首先通过计算各变量的woe值(weight of evidence)及iv值(information value),根据Naeem Siddiqi(2006年)在其文献中提出的变量筛选准则对变量进行了初步筛选,随后将筛选所得的变量引入二分类logistic回归中,以患者在观察期内的生存状态(1为死亡,0为生存)为因变量,对变量进一步进行筛选,最后引入多因素Cox比例风险模型中构建肝癌术后辅助治疗疗效的预后模型,结果发现使用不同的变量筛选方法对Cox模型的预测准确性产生的影响很小,因而我们可以认为Cox模型具有较好的预测稳定性。由于Cox模型的预测精确度稳定在72%左右,同时Cox模型的具体形式(哪些变量存在交互作用)依赖于建模者的经验,同时其风险函数无法估计。而历史文献表明,在高维数据中使用随机生存森林模型构建预后模型(其他疾病)能够大幅度提高预测精确度,同时由于随机生存森林能够自动检验变量之间的交互作用而不需要做特征选择,及预测累计风险函数等优点。因此,为了考察是否存在更优的预后模型,本文实证的最后一部分选择了随机生存森林模型构建肝癌患者术后辅助治疗疗效预后模型。结果表明,在本次研究中,模型的预测精确度与之前所构建的模型接近,均为72%左右。在本文的最后还根据给出一个患者的相关数据,对其生存率做预测,并绘制出该患者的生存曲线。通过以上三次对比,可以发现,三个模型的预测精确度均为72%左右,然而由于Cox模型形式选择的主观性,有可能使用不同的数据或者采用不同的模型形式会降低模型的精确度,而随机生存森林模型具有自动检测变量相互作用及估计累计风险函数,预测精确度相当稳定,因而本文认为肝癌术后辅助治疗疗效评估统计的最优模型应为随机生存森林模型。对肝癌患者术后生存率起主要影响作用的变量分别为是否有癌栓(Vas Inv)、肿瘤尺寸(Size)、乙型肝炎E抗原是否为阳性(HBe Ag)、干扰素治疗(INF)、介入治疗(pre TACE)等。

关键词：肝癌 Cox模型随机生存森林模型介入治疗干扰素治疗

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随机生存森林在结直肠癌预后分析的应用

随机生存森林在结直肠癌预后分析的应用

引用

作者：洪远芳中山大学

学位级别：硕士

结直肠癌是威胁人类健康的主要癌症之一。从全世界范围看，我国为结直肠癌低发地区，但发病率呈上升趋势，尤其是结肠癌的发病率迅速上升。因此，对结直肠癌患者的生存率预测以及影响其预后的因素的探究显得格外重要。　　癌症的治疗... 详细信息

结直肠癌是威胁人类健康的主要癌症之一。从全世界范围看，我国为结直肠癌低发地区，但发病率呈上升趋势，尤其是结肠癌的发病率迅速上升。因此，对结直肠癌患者的生存率预测以及影响其预后的因素的探究显得格外重要。　　癌症的治疗旨在克服肿瘤细胞生长的失控及其浸润和转移，要预测及准确评估抗癌治疗的效果，必须寻找能预测及评估治疗反应的标志物。　　本文针对结直肠癌病患的数据缺失率大、变量之间交互作用复杂等特征，提出了随机生存森林模型，对数据集进行预后分析。通过随机生存森林模型对结直肠癌数据做特征选择，将影响预后的因素提取出来，以供医学分析及验证。　　同时，由于随机生存森林中每棵树的分类结果是将样本归类到以其生存分布最相近的类别中，并给出其累积危险函数。故当袋外数据进入森林时，可通过期望平均计算其累积危险函数，进而预测该袋外数据的生存函数，并根据袋外数据预测的结果，计算该随机生存森林模型的误差率。　　通过实验，可得到随机生存森林模型的误差率当树木达500棵以上时，其误差率趋于稳定，保持在0.18左右，若在原始数据中改善其缺失值的填补方式，采用K近邻方法先进行数据预处理，再放入随机生存森林模型中进行分析，其误差率可低至0.15，即其正确率高达85％，且正确率稳定在85％左右。　　同时，将随机生存森林模型比Cox回归模型做比较，可发现的Cox回归模型误差率为0.25左右，相比之下，随机生存森林的优势显而易见。　　随着该技术的不断改进和日益普及.相信必将推动包括结直肠癌在内的肿瘤的发生发展、早期诊断、治疗和预后判断等研究的快速发展。

关键词：结直肠癌预后因素随机生存森林模型累积危险函数 K近邻法

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