論文の概要: Deep learning generates custom-made logistic regression models for
explaining how breast cancer subtypes are classified
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2001.06988v2
- Date: Tue, 19 Jul 2022 03:12:56 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-01-08 04:56:23.263461
- Title: Deep learning generates custom-made logistic regression models for
explaining how breast cancer subtypes are classified
- Title（参考訳）: 深層学習は、乳がんサブタイプがどのように分類されるかを説明するカスタムメイドロジスティック回帰モデルを生成する
- Authors: Takuma Shibahara, Chisa Wada, Yasuho Yamashita, Kazuhiro Fujita,
Masamichi Sato, Junichi Kuwata, Atsushi Okamoto, and Yoshimasa Ono
- Abstract要約: 我々は,各患者に対してカスタムメイドのロジスティック回帰を生成するPWLモデルという説明可能なディープラーニングモデルを開発した。
我々は、RNA-seqデータを用いてPWLモデルを訓練し、PAM50固有のサブタイプを予測し、サブタイプ予測タスクを通じてPAM50の41/50遺伝子に適用した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.2529563359433233
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Differentiating the intrinsic subtypes of breast cancer is crucial for
deciding the best treatment strategy. Deep learning can predict the subtypes
from genetic information more accurately than conventional statistical methods,
but to date, deep learning has not been directly utilized to examine which
genes are associated with which subtypes. To clarify the mechanisms embedded in
the intrinsic subtypes, we developed an explainable deep learning model called
a point-wise linear (PWL) model that generates a custom-made logistic
regression for each patient. Logistic regression, which is familiar to both
physicians and medical informatics researchers, allows us to analyze the
importance of the feature variables, and the PWL model harnesses these
practical abilities of logistic regression. In this study, we show that
analyzing breast cancer subtypes is clinically beneficial for patients and one
of the best ways to validate the capability of the PWL model. First, we trained
the PWL model with RNA-seq data to predict PAM50 intrinsic subtypes and applied
it to the 41/50 genes of PAM50 through the subtype prediction task. Second, we
developed a deep enrichment analysis method to reveal the relationships between
the PAM50 subtypes and the copy numbers of breast cancer. Our findings showed
that the PWL model utilized genes relevant to the cell cycle-related pathways.
These preliminary successes in breast cancer subtype analysis demonstrate the
potential of our analysis strategy to clarify the mechanisms underlying breast
cancer and improve overall clinical outcomes.
- Abstract（参考訳）: 乳がんの内因性サブタイプを区別することは治療戦略を決定する上で重要である。
深層学習は、従来の統計的手法よりも正確な遺伝情報からサブタイプを予測することができるが、現在まで、どのサブタイプに関連づけられた遺伝子を直接研究するために深層学習は使われていない。
内在サブタイプに埋め込まれたメカニズムを明らかにするため,各患者にカスタムメイドロジスティック回帰を生成するPWLモデルという,説明可能な深層学習モデルを開発した。
ロジスティック回帰は, 医師と医療情報学研究者の両方に親しまれており, 特徴変数の重要性を解析することが可能であり, PWLモデルはこれらのロジスティック回帰の実践的能力を利用する。
本研究は, 乳癌の亜型分析が臨床的に有用であり, PWLモデルの有効性を検証する最善の方法の1つであることを示す。
まず、RNA-seqデータを用いてPWLモデルを訓練し、PAM50固有のサブタイプを予測し、サブタイプ予測タスクを通じてPAM50の41/50遺伝子に適用した。
第2に,PAM50サブタイプと乳癌のコピー数との関係を明らかにするための深部濃縮分析法を開発した。
以上の結果から,pwlモデルは細胞周期関連経路に関連する遺伝子を利用した。
これらの乳がん亜型分析の予備的成功は,乳癌の根底にあるメカニズムを解明し,全体の臨床成績を改善するための分析戦略の可能性を示している。
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