摘要
本发明涉及生物信息学和生物医学,具体涉及一种基于代谢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17个差异代谢物组合的PFS预后预测模型。预测模型训练集AUC:0.9497,灵敏度:0.9231,特异度:0.8846,准确度:0.9077,NPV:0.8846,PPV:0.9231;验证集AUC:0.8810,灵敏度:0.9286,特异度:0.7333,准确度:0.8276,NPV:0.9167,PPV:0.7647。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17个差异代谢物:Com_56_neg、Com_513_pos、Com_327_pos、Com_527_pos、Com_206_neg、Com_521_pos、Com_176_neg、Com_383_pos、Com_95_neg、Com_520_pos、Com_22_neg、Com_416_pos、Com_241_neg、Com_427_pos、Com_167_neg、Com_117_neg和Com_367_pos。
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
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
预测效能
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