2 статей
Исследование применяет методы машинного обучения (иерархическая кластеризация) для выявления 4 различных клинических фенотипов кардиогенного шока на основе данных 1513 пациентов. Выделенные фенотипы демонстрируют значительную разницу в показателях смертности (от 22,4% до 78,4%) и предлагают новую систему стратификации рисков для персонализированной терапии.
Исследователи представили REGEN (REconstruction of GEne Networks) — метод на основе графовых нейронных сетей (GNN) для одновременного обучения латентных сетей взаимодействий генов из данных транскриптомики и предсказания статуса выживаемости пациентов. Методология включает систематическое сравнение стратегий инициализации матриц смежности генов-генов для построения графов взаимодействий. Модель была оценена на когорте TCGA (The Cancer Genome Atlas) по семи типам рака, где REGEN превзошел базовые модели в пяти наборах данных. Анализ обученной сети генов рака почки выявил биологически значимые пути и биомаркеры, связанные с онкологией, подтвердив биологическую релевантность модели. Работа предоставляет практические руководства по применению GNN к транскриптомике, позволяя улучшить предсказание фенотипов и открывать значимые генные сети. Это имеет прямое значение для онкологии, персонализированной медицины и понимания молекулярных механизмов заболеваний.
