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基于DNA损伤反应基因的人工神经网络模型预测低级别胶质瘤患者的预后( An artificial neural network model based on DNA damage response genes to predict outcomes of lower-grade glioma patients )
Jian Chen Xiaojun Qian Yifu He Xinghua Han Yueyin Pan
虽然低级别胶质瘤(LGG)患者的预后好于其他患者，但结局具有高度的异质性。异柠檬酸脱氢酶(IDH)突变和1p/19q编码状态可鉴别不同预后的患者亚群。但在精准医疗时代，仍缺乏能够准确预测每个患者个体预后的生物标志物。在本研究中，我们发现大多数DNA损伤反应(DDR)基因在LGG患者中异常表达，并且与其预后相关。因此，我们建立了一个基于DDR基因的人工神经网络(ANN)模型来预测LGG胶质瘤患者的预后。在一个独立的外部数据集中验证了该模型的预测能力，发现基于该模型计算的预测指数(PI)的一致性指数和时间依赖的接收操作特征曲线下的面积均优于突变标记。亚组分析表明，该模型能准确识别突变状态相同但预后不同的患者。而且，该模型还可以识别预后突变状态有利但预后差或反之的患者。最后，我们还发现PI与突变状态和免疫微环境的改变有关。结果表明，神经网络模型能准确预测LGG患者的预后，有助于个体化治疗。此外，还开发了一个基于Web的模型应用程序。
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