論文の概要: Identification of Prognostic Biomarkers for Stage III Non-Small Cell Lung Carcinoma in Female Nonsmokers Using Machine Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.16068v1
• Date: Wed, 28 Aug 2024 18:08:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-30 17:43:40.869916
• Title: Identification of Prognostic Biomarkers for Stage III Non-Small Cell Lung Carcinoma in Female Nonsmokers Using Machine Learning
• Title（参考訳）: 機械学習を用いた女性非喫煙者におけるステージIII非小細胞肺癌の予後マーカーの同定
• Authors: Huili Zheng, Qimin Zhang, Yiru Gong, Zheyan Liu, Shaohan Chen,
• Abstract要約: 肺がんは、世界中でがん関連の死亡の原因となっている。 本研究は,非喫煙女性におけるNSCLC関連重要なバイオマーカーを遺伝子発現プロファイリングを用いて同定することを目的とした。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.815557531820863
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Lung cancer remains a leading cause of cancer-related deaths globally, with non-small cell lung cancer (NSCLC) being the most common subtype. This study aimed to identify key biomarkers associated with stage III NSCLC in non-smoking females using gene expression profiling from the GDS3837 dataset. Utilizing XGBoost, a machine learning algorithm, the analysis achieved a strong predictive performance with an AUC score of 0.835. The top biomarkers identified - CCAAT enhancer binding protein alpha (C/EBP-alpha), lactate dehydrogenase A4 (LDHA), UNC-45 myosin chaperone B (UNC-45B), checkpoint kinase 1 (CHK1), and hypoxia-inducible factor 1 subunit alpha (HIF-1-alpha) - have been validated in the literature as being significantly linked to lung cancer. These findings highlight the potential of these biomarkers for early diagnosis and personalized therapy, emphasizing the value of integrating machine learning with molecular profiling in cancer research.
• Abstract（参考訳）: 非小細胞肺癌(NSCLC)は最も一般的な亜型である。 本研究は, GDS3837データセットからの遺伝子発現プロファイリングを用いて, 喫煙女性におけるステージIII NSCLCに関連する重要なバイオマーカーを同定することを目的とした。 機械学習アルゴリズムであるXGBoostを用いて、AUCスコア0.835で強力な予測性能を達成した。 CCAATエンハンサー結合タンパク質α(C/EBP-alpha)、乳酸脱水素酵素A4(LDHA)、UNC-45ミオシンシャペロンB(UNC-45B)、チェックポイントキナーゼ1(CHK1)、低酸素誘導因子1サブユニットα(HIF-1-alpha)が肺がんと深く関連していることが文献で確認されている。 これらの知見は、早期診断とパーソナライズされた治療のためのバイオマーカーの可能性を強調し、がん研究における機械学習と分子プロファイリングを統合することの価値を強調した。

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