기계를 통한 생쥐와 환자의 종양 내 이질성 정량화

Nature Biomedical Engineering (2023)이 기사 인용

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종양학에서 종양 내 이질성은 치료 효능과 밀접하게 연관되어 있으며 종양 생검을 통해 부분적으로 특성을 분석할 수 있습니다. 여기에서 우리는 종양 내 이질성이 동적 양전자 방출 단층 촬영(PET) 및 다중 매개변수 자기 공명 영상(MRI)의 데이터로 훈련된 표현형별 다중 뷰 학습 분류기를 통해 공간적으로 특성화될 수 있음을 보여줍니다. 피하 결장암이 있는 생쥐의 PET-MRI 데이터로 훈련된 분류자는 세포사멸을 유도하는 표적 치료제로 인한 표현형 변화를 정량화하고 종양 조직 하위 유형의 생물학적으로 관련된 확률 맵을 제공했습니다. 대장암으로 인한 간 전이가 있는 환자의 후향적 PET-MRI 데이터에 적용했을 때 훈련된 분류자는 종양 조직학과 일치하는 종양 내 조직 하위 영역을 특성화했습니다. 기계 학습을 통해 지원되는 다중 모드, 다중 매개변수 이미징을 통해 생쥐와 환자의 종양 내 이질성을 공간적으로 특성화하면 정밀 종양학에 적용하는 것이 용이해질 수 있습니다.

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본 연구의 결과를 뒷받침하는 주요 데이터는 논문 및 보충 정보에서 확인할 수 있습니다. 전임상 데이터는 합당한 요청이 있을 경우 담당 저자에게 제공됩니다. 환자 기밀 유지 의무로 인해 임상 데이터를 공유할 수 없습니다.

적용 가능한 경우에는 MATLAB의 기본 방법이 기계 학습 분석에 사용되었습니다. 시각화 및 데이터 처리를 위한 사용자 정의 코드는 요청 시 해당 작성자에게 제공됩니다.

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