論文の概要: Machine Learning Against Cancer: Accurate Diagnosis of Cancer by Machine Learning Classification of the Whole Genome Sequencing Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.05847v1
• Date: Sat, 12 Sep 2020 18:51:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-19 07:59:54.894999
• Title: Machine Learning Against Cancer: Accurate Diagnosis of Cancer by Machine Learning Classification of the Whole Genome Sequencing Data
• Title（参考訳）: がんに対する機械学習:全ゲノムシークエンシングデータの機械学習分類による癌の正確な診断
• Authors: Arash Hooshmand
• Abstract要約: 我々は,MLAC(Machine Learning Against Cancer)の新たな手法を開発し,完全精度,感度,特異性を実現した。 The Cancer Genome Atlas and Genotype-Tissue Expression project for cancerous and healthy tissues。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Machine learning can precisely identify different cancer tumors at any stage by classifying cancerous and healthy samples based on their genomic profile. We have developed novel methods of MLAC (Machine Learning Against Cancer) achieving perfect results with perfect precision, sensitivity, and specificity. We have used the whole genome sequencing data acquired by next-generation RNA sequencing techniques in The Cancer Genome Atlas and Genotype-Tissue Expression projects for cancerous and healthy tissues respectively. Moreover, we have shown that unsupervised machine learning clustering has great potential to be used for cancer diagnosis. Indeed, a creative way to work with data and general algorithms has resulted in perfect classification i.e. all precision, sensitivity, and specificity are equal to 1 for most of the different tumor types even with a modest amount of data, and the same method works well on a series of cancers and results in great clustering of cancerous and healthy samples too. Our system can be used in practice because once the classifier is trained, it can be used to classify any new sample of new potential patients. One advantage of our work is that the aforementioned perfect precision and recall are obtained on samples of all stages including very early stages of cancer; therefore, it is a promising tool for diagnosis of cancers in early stages. Another advantage of our novel model is that it works with normalized values of RNA sequencing data, hence people's private sensitive medical data will remain hidden, protected, and safe. This type of analysis will be widespread and economical in the future and people can even learn to receive their RNA sequencing data and do their own preliminary cancer studies themselves which have the potential to help the healthcare systems. It is a great step forward toward good health that is the main base of sustainable societies.
• Abstract（参考訳）: 機械学習は、そのゲノムプロファイルに基づいて、がん性および健康的なサンプルを分類することで、任意の段階で異なるがん腫瘍を正確に識別することができる。 我々は,MLAC(Machine Learning Against Cancer)の新たな手法を開発し,完全精度,感度,特異性を実現した。 我々は、癌ゲノムアトラスにおける次世代rnaシークエンシング技術によって得られた全ゲノムシークエンシングデータと、癌組織および健康組織に対する遺伝子型細胞発現プロジェクトを用いてきた。 さらに,教師なし機械学習クラスタリングが癌診断に有用である可能性が示唆された。 実際、データや一般的なアルゴリズムを扱う創造的な方法によって、全ての精度、感度、特異性は、わずかな量のデータであっても、多くの異なる腫瘍タイプに対して1に等しいという完全な分類が行われ、同じ方法は、一連のがんでうまく機能し、がんや健康なサンプルを大量に集める結果となった。 我々のシステムは、分類器が訓練されると、新しい潜在的な患者の新しいサンプルを分類するために使用できるため、実際に使用できる。 本研究の利点は, がんの早期を含むすべての段階の検体から, 上記の完全精度とリコールが得られたことであり, 早期のがん診断には有望なツールである。 我々の新しいモデルのもう1つの利点は、RNAシークエンシングデータの正規化値で動作するため、人々の機密性の高い医療データは隠蔽され、保護され、安全である。 この種の分析は将来的に広範かつ経済的に行われ、RNAシークエンシングデータを受け取り、医療システムを支援する可能性がある独自のがん研究を行うことができる。 持続可能な社会の主要な基盤である健康への大きな前進である。

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