面向精准医疗的乳腺癌多阶段聚类
定量方法
2016-12-06 v1 基因组学
摘要
癌症已成为世界上最普遍的疾病之一。具体而言，乳腺癌的诊断频率高于任何其他类型的癌症。然而，乳腺癌患者及其个体肿瘤往往是独特的。识别潜在的遗传表型可以实现精准（个性化）医疗。量身定制的医疗治疗策略以最好地满足个体患者的需求，可以显著改善他们的健康状况。这种方法需要对患者和疾病有充分的了解，而这是目前从业者所不具备的。本研究聚焦于乳腺癌，提出了一种新颖的两阶段聚类方法，将患者划分为层次化群体。第一阶段是粗分组，基于人口统计学信息和临床特征等表型。第二阶段是基于基因组特征（如第一阶段产生的亚组中患者的拷贝数变异和体细胞突变）的细分组。通常，该框架提供了一种混合多种形式数据（包括表型和基因组数据）的机制，以最有效地为个性化预测定义个体患者。该方法提供了检测所有因素之间相关性的能力。
引用
@article{arxiv.1612.01413,
title = {Multi-stage Clustering of Breast Cancer for Precision Medicine},
author = {Chenzhe Qian},
journal= {arXiv preprint arXiv:1612.01413},
year = {2016}
}