【摘 要】
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乳腺癌是严重威胁女性健康的恶性肿瘤,其术后复发和转移是导致乳腺癌患者死亡的主要原因,预测个体复发（转移）风险对于辅助医生精准治疗的进一步发展有重要意义。随着生物医学基础研究的深入,最大化融合临床和组学数据以便提供更为全面的患者信息以及优化疾病的诊断模型迫在眉睫。本文主要先通过Micro RNA（miRNA）构建分类模型;其次,为了提高模型的精度,使实验具有普遍性,我们提出了一种新的多模态深度学习的
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乳腺癌是严重威胁女性健康的恶性肿瘤,其术后复发和转移是导致乳腺癌患者死亡的主要原因,预测个体复发（转移）风险对于辅助医生精准治疗的进一步发展有重要意义。随着生物医学基础研究的深入,最大化融合临床和组学数据以便提供更为全面的患者信息以及优化疾病的诊断模型迫在眉睫。本文主要先通过Micro RNA（miRNA）构建分类模型;其次,为了提高模型的精度,使实验具有普遍性,我们提出了一种新的多模态深度学习的研究方法,通过整合病理学图像（H＆E）、临床数据和测序数据建立预测模型,以评估乳腺癌患者复发和转移的风险。基于miRNA的分类预测模型,研究目的是比较几种分子生物标志物（如miRNA、lnc RNA、m RNA和CNV）在预测乳腺癌复发和转移风险中的作用。首先,从TCGA中下载483名乳腺癌患者的分子数据,将其按7:3的比例随机分为训练集和测试集;其次通过方差分析对大维度的数据特征选择,最终选择出15种基因标志物作为模型的输入数据;随后利用Sklearn库中常见的几种机器学习模型（例如随机森林、逻辑回归、支持向量机等）构建分类器,并通过训练模型做出最终预测,其受试者工作特征曲线下面积（AUC）值为0.70;通过将模型的结果与其他组学数据所构建的模型进行对比,说明miRNA数据对于乳腺癌复发和转移有更高的敏感度。对于多模态深度学习的研究方法,我们将这种方法称之为ICSDA。具体来说,我们自动识别H＆E图像的肿瘤区域并分割为256×256像素大小的图像块集合;通过深度神经网络将每个图像块编码成一维的特征向量;然后注意力模块对H＆E的每个区域评分,并将其与临床数据和分子测序数据结合;基于组合的特征,构建了一个多模态的模型来预测每个患者复发和转移的风险。该模型在我们的测试集上实现了0.75的曲线下面积（AUC）。基于医学图像和分子测序技术的癌症预后的研究有助于识别复发和转移的高风险癌症患者,为术后辅助治疗提供有效指导。最后,将我们所提出的模型和算法做了一个详细的总结,并针对我们模型中存在的不足之处提出可行性的解决办法,同时还展望了后续的研究。
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