論文の概要: DLSOM: A Deep learning-based strategy for liver cancer subtyping
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.12214v1
- Date: Sun, 15 Dec 2024 23:13:29 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-12-18 13:57:10.407559
- Title: DLSOM: A Deep learning-based strategy for liver cancer subtyping
- Title（参考訳）: DLSOM: 深層学習による肝癌治療戦略
- Authors: Fabio Zamio,
- Abstract要約: 肝がんは世界中でがん関連死亡の原因となっている。
本研究は,1,139個の肝癌サンプルの体細胞突然変異の全体像を解析するために,積み重ねオートエンコーダを用いたディープラーニングフレームワークであるDLSOMを紹介する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License:
- Abstract: Liver cancer is a leading cause of cancer-related mortality worldwide, with its high genetic heterogeneity complicating diagnosis and treatment. This study introduces DLSOM, a deep learning framework utilizing stacked autoencoders to analyze the complete somatic mutation landscape of 1,139 liver cancer samples, covering 20,356 protein-coding genes. By transforming high-dimensional mutation data into three low-dimensional features, DLSOM enables robust clustering and identifies five distinct liver cancer subtypes with unique mutational, functional, and biological profiles. Subtypes SC1 and SC2 exhibit higher mutational loads, while SC3 has the lowest, reflecting mutational heterogeneity. Novel and COSMIC-associated mutational signatures reveal subtype-specific molecular mechanisms, including links to hypermutation and chemotherapy resistance. Functional analyses further highlight the biological relevance of each subtype. This comprehensive framework advances precision medicine in liver cancer by enabling the development of subtype-specific diagnostics, biomarkers, and therapies, showcasing the potential of deep learning in addressing cancer complexity.
- Abstract（参考訳）: 肝がんは世界中のがん関連死亡の原因であり、高い遺伝的不均一性は診断と治療を複雑にしている。
本研究は,1,139の肝臓癌サンプルの体細胞突然変異の全体像を解析するために,積み重ねオートエンコーダを用いたディープラーニングフレームワークDLSOMを紹介した。
高次元の変異データを3つの低次元の特徴に変換することで、DLSOMは堅牢なクラスタリングを可能にし、ユニークな突然変異、機能、生物学的プロファイルを持つ5つの異なる肝癌サブタイプを同定する。
サブタイプ SC1 と SC2 は高い突然変異負荷を示すが、SC3 は最も低く、突然変異の不均一性を反映している。
新規でCOSMIC関連突然変異は、過剰変異や化学療法抵抗性へのリンクを含むサブタイプ特異的な分子機構を示す。
機能解析は、各サブタイプの生物学的関連をさらに強調する。
この包括的枠組みは、サブタイプ特異的診断、バイオマーカー、治療の開発を可能にし、がんの複雑さに対処する深層学習の可能性を示すことによって、肝がんの精密医療を進歩させる。
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