Nat Commun|机器学习立大功！中山一院&上海仁济医院团队：lncRNA与病理图像深度学习模型碰撞出14分+的火花

主要观点总结

本文主要介绍了通过临床-组织学-基因组分析整合的多分类器系统，用于预测肾细胞癌复发的研究。该研究通过结合临床信息、病理图像和基因组数据，提高了思路的创新性，减少了实验成本，并贴近临床，易于转化。文章介绍了研究背景、方法、结果和结论，并强调了多分类器系统在预测肾细胞癌复发方面的优势和准确性。

关键观点总结

关键观点1: 研究背景

肾癌中超过90%的病例是肾细胞癌，需要更全面的分类器来准确预测手术后复发。

关键观点2: 研究方法

研究采用LncRNA分类器、基于全切片图像的分类器和临床病理分类器的构建，以及多分类器系统的集成。通过C指数评估预测性能，并结合临床变量进行分层分析。

关键观点3: 研究结果

多分类器系统的C指数为0.831，明显高于任何单一分类器。在训练集和独立验证集中，高风险组患者的RFS时间和OS更短。多分类器系统在其他模型中表现出更高的预测准确性。

关键观点4: 研究亮点

文章通过整合临床、病理和基因组数据，提高了思路的创新性；实验部分简单，主要依赖于生物信息学分析；多分类器系统具有临床和统计学意义，可用于预测肾细胞癌的复发。

关键观点5: 实践建议

对于临床科研人员，可以尝试复现这种思路，将临床数据与生物信息学分析相结合，提高研究的创新性和实用性。对于数据库构建和生物信息学分析方面的帮助，可以联系专业团队进行咨询和合作。

文章预览

“萝卜快跑”替代了武汉出租车司机，谁能解放咱们科研民工呢？ 生信？机器学习？AI？ 正解！具体来说就是，利用机器学习/AI模型的生信分析！不受限于实验，不局限于样本，有自测数据可以用机器学习提升分析创新性，但0实验0样本照样可以挖掘公共数据做研究发文章~ 馆长今天就发现了一篇非常棒的基因组+病理图像+临床信息多模态数据整合的文章，思路创新性很高，大部分是机器学习建模，实验部分只做了简单测序和表达验证发到了NC上，性价比还是很高的！ 1. 思路创新： 常见的多组学思路多是基因组、转录组、蛋白组、代谢组等分子层面上组学联合，这篇文章是把基因、病理图像和临床信息数据这3个最常用的医学模态数据整合，即提高了思路的创新性、减少了实验成本，又贴近临床易于转化，非常适合临床科研人员，用上这种思路临床 ………………………………