去美國看病 細(xì)胞系在模型中的分類概率

通過藥物敏感性的特征，可從一類腫瘤細(xì)胞組合轉(zhuǎn)化為另一類組合，其基因特征可以運用臨床前信息量豐富的數(shù)據(jù)。去美國看病服務(wù)機(jī)構(gòu)愛諾美康了解到，作為一個復(fù)雜模型，該臨床算法需要多個步驟，且需迭代多變量分析。并產(chǎn)生一個可以通過算法計算、得到有預(yù)測敏感度的分?jǐn)?shù)。

去美國看病服務(wù)機(jī)構(gòu)介紹，該算法的第一步是，確定在細(xì)胞系組合敏感組里，表達(dá)差異的一系列基因。然后找到這些基因在組合上表現(xiàn)的關(guān)系子集。而后通過一種基于逐步納入分類的復(fù)雜算法，找到訓(xùn)練樣本中質(zhì)量簡約的預(yù)測性模型。

在臨床學(xué)習(xí)過程中，利用雙向交叉驗證以及多重迭代法，可以確定訓(xùn)練分類器的置信區(qū)間。去美國看病服務(wù)機(jī)構(gòu)了解到，根據(jù)這些置信區(qū)間，計算出備選預(yù)測模型的預(yù)測性能，和平均誤分類誤差率。并從各預(yù)測模型得到的細(xì)胞分類概率，去決定一個細(xì)胞系在評估中的耐藥。

去美國看病服務(wù)機(jī)構(gòu)愛諾美康獲悉，如果一個細(xì)胞系，在前3?5個預(yù)測模型中分類概率大于0.5，則認(rèn)為這個細(xì)胞系敏感。如果相反，則認(rèn)為耐藥。該模型已被用于對不同類型腫瘤標(biāo)志物的研究。去美國看病領(lǐng)域研發(fā)預(yù)測，該生物標(biāo)志物可用于有效的口服藥應(yīng)用上。

針對胰島素受體的數(shù)據(jù)，在臨床前結(jié)直腸癌模型中的應(yīng)用，已被轉(zhuǎn)化為相關(guān)試驗。去美國看病服務(wù)機(jī)構(gòu)愛諾美康介紹到，運用細(xì)胞系組合可研究預(yù)測性生物標(biāo)志物，并根據(jù)參數(shù)值、將細(xì)胞系在體外分為敏感組和耐藥組，其敏感性也已在移植物體內(nèi)證實。