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J-GLOBAL ID：201902271450475691   整理番号：19A2048475

Ki-67スコアと予後因子との関連のための機械学習アプローチ【JST・京大機械翻訳】

A Machine Learning Approach for the Association of ki-67 Scoring with Prognostic Factors

著者 (2件)： Dirican E. (Biostatistics, Faculty of Medicine, Mustafa Kemal University, Hatay 31000, Turkey) ,  Kilic E. ( General Surgery, Faculty of Medicine, Mustafa Kemal University, Hatay 31000, Turkey)
資料名： Journal of Oncology (Web)  (Journal of Oncology (Web))
巻： 2018  ページ： Null  発行年： 2018年 
JST資料番号： U7781A  ISSN： 1687-8450  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： Ki-67スコアは,乳癌の予後およびネオアジュバント化学療法に対するその反応に関連する固形腫瘍増殖マーカーである。本研究では,機械学習アプローチと多重対応分析を用いて,Ki-67スコアによる予後因子のクラスタリングの方法を研究することを目的とした。本研究において,乳癌患者223名を,Ki-67群(<14%および>14%)に従って予後因子の分類のためにランダムフォレスト法を用いて分析した。また,予後因子のサブグループとKi-67スコアの間の関係を,多重対応分析によって調べた。分子分類LA,0-3転移リンパ節,年齢<50,LVIの不在,Ki-67<14%とグレードIII,10またはそれ以上の転移リンパ節を有するT1腫瘍サイズ,およびKi-67>14%を有するLVIと分子分類LB,年齢>50,およびT3-T4腫瘍サイズカテゴリーのクラスタ化があった。Ki-67の低スコアが早期疾患と相関し,進行性疾患との高スコアは,14%閾値がKi-67スコアに重要であることを示唆する。Copyright 2018 E. Dirican and E. Kilic. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 乳房腫瘍 ,  クラスタ化 ,  *予後 ,  *機械学習 ,  リンパ節 ,  ヒト ,  固形腫瘍 ,  多重化
準シソーラス用語： 進行性疾患 ,  腫瘍サイズ ,  ランダムフォレスト ,  コレスポンデンス分析 ,  ネオアジュバント化学療法 ,  *予後因子 ,  *スコア ,  *Ki-67抗原 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (4件)： 腫ようの化学・生化学・病理学  (GE02030N) ,  腫ようの診断  (GE03020J) ,  臨床腫よう学一般  (GE03010Y) ,  腫ようの外科療法  (GE03033T)

引用文献 (38件)：

• J. Han, M. Kamber, J. Pei, Data Mining Concepts and Techniques, Morgan Kaufmann, 3rd edition, 2012.
• L. Breiman, "Random forests," Machine Learning, vol. 45, no. 1, pp. 5-32, 2001.
• R. L. Jones, J. Salter, R. A'Hern, A. Nerurkar, M. Parton, J. S. Reis-Filho, I. E. Smith, M. Dowsett, "The prognostic significance of Ki67 before and after neoadjuvant chemotherapy in breast cancer," Breast Cancer Research and Treatment, vol. 116, no. 1, pp. 53-68, 2009.
• A. Goldhirsch, W. C. Wood, A. S. Coates, R. D. Gelber, B. Thürlimann, H.-J. Senn, "Strategies for subtypes-dealing with the diversity of breast cancer: highlights of the St Gallen international expert consensus on the primary therapy of early breast cancer 2011," Annals of Oncology, vol. 22, no. 8, pp. 1736-1747, 2011.
• A. Goldhirsch, E. P. Winer, A. S. Coates, R. D. Gelber, M. Piccart-Gebhart, B. B. Thürlimann et al., "Personalizing the treatment of women with early breast cancer: highlights of the St Gallen International Expert Consensus on the Primary Therapy of Early Breast Cancer 2013," Annals of Oncology, vol. 24, no. 9, pp. 2206-2223.

タイトルに関連する用語 (4件)： Ki-67 ,  スコア ,  予後因子 ,  機械学習