满足条件的非小细胞肺癌肺腺癌病人共57位，其中39位病人在术后一 年之内发生了复发事件而被标记为临床上差预后的病人，而18位病人在术 后至少大于一年的期间内未发生复发事件，被标记为临床上预后良好的病 人。 这些病人的基因表达数据在分组前进行标准化处理(Z-评分)。 我们分 别从临床上差预后和预后良好的病人中随机选取了15和29名作为训练组。 可作为独立的非小细胞肺癌预后(总体生存期和无复发生存期)强 诊断因子。 我们的基因表达分类器的预后预测效能显著优于包括年龄、 吸烟历史、基因突变、基因拷贝数变异等在内的临床诊断因子。
保罗得了肺癌以后，他从恐惧→否认→愤怒→ 讨价还价→ 消沉→ 懊悔→接受→爱，从认知疗法到物理疗法，通过文学、写作和读书，通过信仰和理性，通过家人的爱和温暖，平和的拥抱死亡。 很多患者不愿意接受化疗，主要是因为它的副作用比较大，花费又高，不可否认化疗… 胸腔癌非常的可怕，属于疾病中多见的一种，损害了较多患者的健康，在临床方面该病的表现决定于癌症的性质、…
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看这本书有助于我思考死亡，直面死亡，从而给我们关于生与死，病人与医生，孩子与父亲，工作与家庭，信仰与理性的一些启示，警醒我们如何更充分地生活。 《当呼吸化为空气》这是一本以外科医生/肺癌患者的视角凝视死亡和亲历死亡的书，写出了真诚，我看到了真善美，其中保罗妻子的后记很感人。 其实对有明显的个体差异，并不是按照化疗次数，确定化疗效果的，与肿瘤的性… 化疗的副作用很多，尤其是其中的转氨酶高就很有可能损伤肝脏，患者需要正确治疗。
同样是运用 TCGA的病人数据，但是这次囊括了所有未接受和接受了术后放疗的病人， 这样总共有350个肺腺癌样本可用。 关注癌症病人的无复发生存期 (Relapse-Free Survival，RFS)。 另一方面，本发明提供一种预测非小细胞肺癌病人预后的基因表达分 类器的构建方法，其中所述第一阶段包括：使用未接受术后放疗的TCGA 肺腺癌病人的基因表达信息和临床信息，使用有监督的机器学习方法建立能 预测肺腺癌病人预后的基因表达分类器雏形。 从排序后的第一个特征开 始，从前往后每次加一个特征，运用多因素的Cox回归分析获得各个特征的 Cox回归系数。
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另一方面，本发明的目的是提供一种预测肺癌病人预后的基因表达分 类器的构建方法，其中对所有基因的表达和预后情况的Pearson系数的绝对 值由大到小排序，获得与真实一年内复发高度相关的基因。 7.根据权利要求1所述的预测肺癌病人预后的基因表达分类器的构建方法，其特征在于，所述第二阶段，包括特征排序，所述特征排序基于单因素的Cox比例风险回归模型所得p值进行。 另一方面，本发明的目的是提供一种预测肺癌病人预后的基因表达分 类器的构建方法的构建方法，其中验证阶段使用芯片数据集验证所获得的 基因表达分类器。 3.根据权利要求2所述的预测肺癌病人预后的基因表达分类器的构建方法，其特征在于，对所有基因的表达和预后情况的Pearson系数的绝对值由大到小排序，获得与真实一年内复发高度相关的基因。
化疗的另外一种严重的副反应是骨髓抑制，即降低白细胞、血小板及红细胞的作用，这才是化疗药物的最严重的毒副反应。 不过现在治疗骨髓抑制的新药物非常多，疗效也较好。 现在虽然常遇见不少骨髓抑制的患者，但是使用了相应的升血象药物后，血象就会恢复正常，所以很少见到因为骨髓抑制而导致的严重后果。 化疗都是很痛苦的，人类利用化疗来治疗肿瘤有60多年的历史了，化疗药物至今有了巨大的改变。 最重要的改变有三个：毒副作用明显减小，疗效极大的提升，治疗肿瘤的范围更加广泛。 尤其是现在随着化疗药物的改进，毒副作用的明显降低，使得更多的病人能够接受化疗。
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运用组2病人进行交叉验证，评估此Cox模型的好坏：将组 2中每个病人的相关特征的表达值与多因素Cox回归系数相乘并累加得到一 个分数值，分数值高低表示病人死亡或者复发风险的高低。 接着采 用KM(Kaplan-Meier)生存分析计算组2的高风险和低风险亚组之间的时 序检验p值(log Rank p-value)。 如此循环，直到所有的特征都被纳入Cox 回归模型。 时序检验p值最小的Cox模型所包含的特征种类和数目就是最优 的。 另一方面，本发明的目的是提供一种预测肺癌病人预后的基因表达分 类器的构建方法，其中使用基因表达分类器雏形计算用于验证的肿瘤样本 的风险系数，预测其复发风险，通过比较真实复发风险和预测复发风险的一 致性，验证所述基因表达分类器雏形的效能。 另一方面，本发明的目的是提供一种预测肺癌病人预后的基因表达分 类器的构建方法，其中所述第二阶段采用KM生存分析计算高风险组和 低风险组之间的时序检验p值，时序检验p值最小的Cox模型所包含的 基因种类和数目就是所构建的基因表达分类器。
每排代表一个观察(病人)，每行是一个基因，基因名称标注在上图和 下图之间。 根据良好预后组和差预后组的平均表达模式的相关性对肿瘤进行 排序(左图)。 根据基因与两种预后类别的相关系数对基因进行排序。 另一方面，本发明提供一种预测非小细胞肺癌病人预后的基因表达分 类器的构建方法，其中所述训练阶段包括第一阶段和第二阶段。
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另外， 我们的基因表达分类器在不同的GSE数据集中的预测效能都显著优于一 个已经发表的16-基因分类器，由此可见该基因表达分类器的优越性。 本发明涉及一种基因表达分类器及其构建方法，更具体地涉及一种 预测肺癌病人预后的基因表达分类器及其构建方法，特别是一种预测非 小细胞肺癌病人预后的基因表达分类器及其构建方法。 6.根据权利要求1所述的预测肺癌病人预后的基因表达分类器的构建方法，其特征在于，第一阶段的基因表达分类器雏形包含有基因列表。 4.根据权利要求1所述的预测肺癌病人预后的基因表达分类器的构建方法，其特征在于，使用LOOCV方法获得最佳的基因类别和数目，建立所述基因表达分类器雏形。 另一方面，本发明提供一种基因表达分类器，其能作为一种有效的 诊断手段将非小细胞肺癌病人中有较高风险发展成差预后的亚群分离出 来。
易瑞沙吉非替尼片作为EGFR突变型的靶向药物，在对非小细胞肺癌的疗效还是显著的… 癌胚抗原是在胚胎时胃肠道、肝、胰腺合成的一种蛋白质，癌胚抗原是一个广谱性肿瘤标志物，它能向人们反映出… 脱发是很多女性朋友最不愿看到的副反应，但只有少部分化疗药物会导致脱发，而且脱发只是暂时现象，化疗结束后不久就会又恢复一头健康的头发。 而像肝肾功能损伤，静脉炎，心肺功能损伤，外周神经炎等相对来说反应较轻，只要肿瘤医生合理用药，并且采取相应的对症措施，一般不会导致很严重的后果。
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从排在最前面的两个基因开始，每次从排行榜再依次添 加两个基因建立一个分类器，如此循环，直到排行榜中所有的1470个基因 都被作为报告子用尽，因此总共建立了735个分类器。 所以，生物学上来说死亡是人体免疫系统越来越臃肿导致逐渐失去了防御能力，外加细胞复制的错误命中率增加导致肿瘤细胞基因突变增加，导致生命系统逐渐走向崩溃。 生物学上，人体免疫系统在老年的时候，会逐渐失效，对外界的防御会失去抵御能力；另外，细胞复制的过程中会存在错误，这种错误率很低，但是随着时间的拉长，细胞复制的错误命中率会加大，就增大了例如肿瘤细胞基因突变的可能性，因此出现更多的癌症几率。
本着简洁的原则，最终选择80-基因为分 类器雏形。 化疗痛苦 另一方面，本发明的目的是提供一种在多个非小细胞肺癌数据集中预测 非小细胞肺癌病人预后的基因表达分类器及其构建方法。 另一方面，本发明的目的是提供一种预测非小细胞肺癌病人预后的 基因表达分类器及其构建方法，将非小细胞肺癌病人分为差预后和预后 良好的两个亚群。 第三步，计算剩余的43个训练肿瘤样本以及第一步中留存的肿瘤样本 的风险系数。 将这44个样本按照风险系数从小到大排序，前面15个肿瘤病 人被划分为高基因组风险组，而剩余的29个病人被划 分为低基因组风险组。 检查每个病人真实的临床预后情 况和预测的基因组风险的一致性。
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X轴是分类器中 报告子(基因)的数目；Y轴是预测错误次数。 采用前22、30、34、36、 38、40、42、44、46、48、50、80、84和86个基因的分类器分别实现了最 少的错误次数。 B：利用额外的包含13个肿瘤的测试集验证上述的分类器的 性能。 80-基因和84-基因分类器实现了最低的错误次数。 C：训练数据集内 44个病人(上图)和测试数据集内13个病人(下图)的80个基因表达热 图。
这些芯片平台中，并不是都能找到相应的探针来分别对应 分类器中的19个基因。 化疗痛苦 在GPL570、GPL7015、GPL6480以及GPL96中， 化疗痛苦 19个基因中分别仅有17、9、12和6个基因可以找到相应的探针。 因此 在利用这些平台的基因芯片数据集进行验证时，我们只能提取17、9、12 化疗痛苦 或6基因的表达值进行加权相加。
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另一方面，本发明提供一种预测非小细胞肺癌病人预后的基因表达分 类器的构建方法，其包括：数据训练阶段和验证阶段。 另一方面，本发明的目的是提供一种预测肺癌病人预后的基因表达分 类器的构建方法，其中第一阶段的基因表达分类器雏形包含有基因列表。 另一方面，本发明的目的是提供一种预测肺癌病人预后的基因表达分 类器的构建方法，其中使用LOOCV方法获得最佳的基因类别和数目，从 而构建所述基因表达分类器雏形。 化疗痛苦 9.根据权利要求1所述的预测肺癌病人预后的基因表达分类器的构建方法的构建方法，其特征在于，验证阶段使用芯片数据集验证所获得的基因表达分类器。 化疗痛苦 最好的分类器在LOOCV过程中，错误计数器收集的预测错误次数应该 最少。
- 说回细胞和DNA，若你严格定义，发现每个细胞，每个DNA，都在做工，都有自己的使命，都是相对有序的，所以每个细胞，每个DNA都是生命，而且能自我复制。
- 运用组2病人进行交叉验证，评估此Cox模型的好坏：将组 2中每个病人的相关特征的表达值与多因素Cox回归系数相乘并累加得到一 个分数值，分数值高低表示病人死亡或者复发风险的高低。
- 癌症犹如突然宣判的死刑，令人措手不及，没有心理准备。
- 另一方面，本发明的目的是提供一种预测肺癌病人预后的基因表达分 类器的构建方法，其中所述第一阶段通过使用肺癌病人的基因表达信息和 临床信息，采用有监督的机器学习方法挑选与真实预后情况高度相关的基 因。
- 2.根据权利要求1所述的预测肺癌病人预后的基因表达分类器的构建方法，其特征在于，所述第一阶段通过使用肺癌病人的基因表达信息和临床信息，采用有监督的机器学习方法挑选与真实预后情况高度相关的基因。
- 化疗的副作用很多，尤其是其中的转氨酶高就很有可能损伤肝脏，患者需要正确治疗。
- 关注癌症病人的无复发生存期 (Relapse-Free Survival，RFS)。
我们发现原初的1470个基因中绝大多数 的基因都存在于这44个分类器中(图2)。 据此，我们判定前面的训练过 程中所引入的信息遗漏相当有限。 如果经过对症处理之后，老人能够耐受，还是做化疗可能更好一点。
化疗痛苦: CN107292127A – 预测肺癌病人预后的基因表达分类器及其构建方法
其中，Oncotype DX(又称乳腺癌21基因检测)与MammaPrint这两个检测产品发展最为成熟，接受度最广，Oncotype DX检测作为指 导早期浸润性乳腺癌的术后辅助治疗方案选择的重要依据，已经被写入 美国国立综合癌症网络指南。 在本研究中，我们对TCGA中肺 腺癌病人的RNA-seq数据运用有监督的机 器学习的方法设计得到一种基因表达分类器，实现对非小细胞肺癌病人 的无复发生存期(relapse-freesurvival,RFS)和总体生存期进行精准预测。 本发明运用了有监督的机器学习方法获得了一种基因表达分类器，可以精准地预测非小细胞肺癌病人的预后。 通过进行基因群组（panel）的基因表达检测，高风险的基因风险评分的非小细胞肺癌病人应该接受辅助治疗，而低风险的基因风险评分的非小细胞肺癌病人应该接受低剂量或免于辅助治疗。 基于训练的第一阶段获得的80-基因分类器，我们进一步运用机器学习 的方法获得更加简洁的风险评分系统来预测肺癌病人的预后。