机器学习打开胃癌精准诊断预测之门

今天跟大家分享一篇基于临床大队列代谢组数据，通过机器学习构建诊断/预测模型进行肿瘤预后研究的生信高分文章。文章标题：Metabolomic machine learning predictor for diagnosis and prognosis of gastric cancer.PART 01研究背景诊断胃癌（GC）的金标准是内窥镜检查，具有侵入性和费用高的特点，目前迫切需要高灵敏度和高特异度的非侵入性检测方法。此外，通过预后监测及时进行疾病管理有助于改善临床结果，目前临床预后预测在很大程度上依赖于外科医生基于各种临床指征的经验判断。因此，开发一种更准确的方法来预测患者的预后并将他们分成不同的风险组进行适当的干预至关重要。PART 02研究思路该研究从总共702位参与者（包括389名GC患者和313名非GC患者）中获取了血浆样本。基于LC-MS的定向液相代谢组学方法获得了这些血浆样本的代谢组。然后，作者比较了G ………………………………