抄録/ポイント:
抄録/ポイント
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マイクロRNAは,生物発生から腫瘍進行までの多くの生物学的過程において不可欠な役割を果たす。腫瘍学において,これらのマイクロRNAは,トランスクリプトームデータを通して臨床的特徴に及ぼす影響を調べる基礎を与える癌の病理学における基本的調節役割を構成する。以前の研究は,異なる癌データベースにおけるバイオマーカーを探索するための機械学習(ML)に焦点を合わせているが,これらのバイオマーカーの機能は完全には明らかではない。肺がんをプロトタイプとして検討した。転写発現データへの臨床情報の統合を通して,著者らは,決定性肺腺癌(LUAD)における診断および予後因子に及ぼすマイクロRNAの効果を系統的に分析した。次元縮小後,教師なし階層的クラスタリングを用いて,様々な患者の段階でマイクロRNAのユニークな発現パターンを表す診断因子を見出した。さらに,分類フレームワーク,光勾配ブースティングマシン(LightGBM)およびSHAPley付加説明(SHAP)アルゴリズムを開発し,予後因子をスクリーニングした。濃縮分析は,診断および予後因子が,癌と関係した気道で濃縮されるだけでなく,多くの重要な細胞シグナリング伝達および免疫反応にも関与することを示す。これらの重要なマイクロRNAは,全ての(または特定の)ステージでLUAD患者の生存リスクにも影響し,それらの幾つかはいくつかの重要な転写因子(TF)を標的とする。重要な知見は,5つのマイクロRNA(hsa-mir-196b,hsa-mir-31,hsa-mir-891a,hsa-mir-34c,およびhsa-mir-653)が,潜在的診断因子だけでなく,肺癌の監視における予後ツールとして役立つことである。【JST・京大機械翻訳】