摘要
本发明涉及生物信息学和生物医学,具体涉及一种基于蛋白组学的肺癌患者免疫治疗预后预测模型。对肺癌患者的外周血进行代谢组学检测,发现以16个差异蛋白组合的PFS预后预测模型。预测模型训练集AUC:0.9349,灵敏度:0.7949,特异度:1.0000,准确度:0.8769,NPV:0.7647,PPV:1.0000;验证集AUC:0.8190,灵敏度:0.8571,特异度:0.7333,准确度:0.7931,NPV:0.8462,PPV:0.7500。当输出的cut off值≥0.5时,肺癌免疫治疗患者的预后良好,无进展生存期>6个月,通过预测模型可精确的预测肺癌患者免疫治疗预后,为临床提供指导。其中16个差异蛋白质:A6XNE2、P11226、A0A075B6P5、B6EDE2、Q7Z2U7、P33908、A0A0X9T0I7、A0A2U8J8W0、A0A2U8J8Z2、P0DP08、A0A2U8J9C2、A0A120HF66、Q53HT9、Q0ZCI0、A0A140VK43和A0A0X9V981。
技术关键词
肺癌免疫治疗
无进展生存期
预后预测模型
线性
节点
患者
sigmoid函数
数据输入模块
蛋白质表达
输入神经网络模型
优化器
标志物
预测模型训练
构建预测模型
数据输出模块
数值
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