Вопрос или проблема
Я пытаюсь стратифицировать группу пациентов по возможным молекулярным подтипам рака. Я понимаю, что у всех этих пациентов есть рак, но целью является (вне зависимости от обучения) кластеризовать их на 4 возможных подтипа. Предположим, у нас есть переменные:
возраст + метастазы + доза_лечение + Ген 1 + Ген 2 + Ген 3 + Ген 4 + ..., где Ген 1, 2, 3, 4 должны быть “маркерами” этих подтипов. Согласно литературе, считается, что эти подтипы характеризуются наличием или отсутствием этих 4 генов. Какие методы существуют, чтобы эта комбинация переменных позволила лучше стратифицировать пациентов в каждом из этих подтипов?
Что я пробовал:
- Использование KMeans для стратификации каждого пациента в одну из четырех доступных групп
- Использование этих меток кластеров для обучения модели RF, чтобы у нас было целевое значение (метки из первого шага) ~ все остальные переменные, а затем построить алгоритм принятия решения для каждого образца (чтобы мы могли увидеть, как принимались эти решения)
Но я не совсем уверен, что это правильно. После этого я также пытаюсь создать номограмму (т.е. логистическую регрессию), которая предоставляет балл на основе комбинации всех переменных, чтобы увидеть, поможет ли это лучше стратифицировать эти группы, но не совсем уверен, как это сделать.
Учитывая, что подтип этого рака “может” быть связан с экспрессией каждого гена (в данном случае я использую логарифмически нормализованную экспрессию каждого гена), есть ли способ каким-то образом ограничить, чтобы эти подтипы, вероятно, были кластерным типом на основе этой экспрессии? Не совсем уверен, как это сделать 🙂
Спасибо!
Ответ или решение
Стратификация данных является важной задачей для понимания подтипов рака и для разработки персонализированных методов лечения. Ниже представлены несколько методов, которые можно использовать для неуправляемой стратификации пациентов на четыре подтипа на основе предложенных вами переменных.
1. Предварительная обработка данных
Перед тем как применять какие-либо алгоритмы кластеризации, важно провести предварительную обработку данных:
- Нормализация данных: Примените нормализацию или стандартизацию для количественных переменных (например, возраст, доза лечения, уровни генов), чтобы обеспечить, что каждый признак имеет равный вес.
- Обработка пропусков: Убедитесь, что в ваших данных нет пропусков. Если таковые имеются, их необходимо заполнить или исключить.
2. Выбор метода кластеризации
Для стратификации данных можно использовать несколько методов кластеризации. Вот некоторые из них:
K-Means
Вы уже использовали K-Means, что является хорошим началом. Однако K-Means предполагает сферические кластеры и может быть чувствителен к выбросам. Чтобы улучшить результаты:
- Инициализация: Используйте метод K-means++ для более умного инициализирования центроидов.
- Определение числа кластеров: Для выбора оптимального числа кластеров можно использовать метод «локтя» или основной критерий силуета.
Иерархическая кластеризация
Этот метод позволяет визуализировать кластеризацию в виде дендрограммы, что может помочь понять структуру подтипов. Он подходит, если подтипы имеют иерархическую природу.
DBSCAN
DBSCAN является методом, который может находить кластеры любой формы и менее чувствителен к выбросам. Он может быть полезен в случае, если распределение ваших данных неравномерно.
Метод главных компонент (PCA)
Примените PCA для уменьшения размерности данных перед кластеризацией, чтобы визуализировать данные и выявить структуры. Это может помочь в ситуациях, когда число признаков велико.
3. Оценка качества кластеризации
После применения методов кластеризации оцените результаты с помощью метрик, таких как:
- Индекс силуета: Позволяет оценить, насколько хорошо кластеры отделены друг от друга.
- Смотрите на распределение подтипов: Проверьте, насколько хорошо распределены пациенты по подтипам, используя визуализации (например, графики рассеяния).
4. Построение модели
Послестепенно используйте метки кластеров для создания случайного леса или другого классификатора, как вы уже пробовали. Это поможет вам интерпретировать важность каждого признака для формирования кластеров.
5. Использование логистической регрессии
Создание номограммы с использованием логистической регрессии также является хорошей идеей. Применение регрессии для цифровых данных может дать представление о том, какие показатели наиболее важны для классификации в подтипы.
6. Ограничения и улучшения
Если подтипы, как предполагается, связаны с присутствием или отсутствием определенных генов, вы можете рассмотреть возможность:
- Контрольного ограничения: Разработайте метрику, которая ограничивает кластеризацию на основе значений экспрессии генов. Это может быть достигнуто путем веса гена в процессе кластеризации.
- Пользовательские расстояния: Разработайте метрику расстояния, которая учитывает значимость специфичных генов, чтобы лучше учитывать их влияние на формирование кластеров.
Заключение
Применение комплекса вышеуказанных методов позволит вам не только провести эффективную стратификацию данных, но и получить более глубокое понимание подтипов рака на основании выбранных переменных. Настоятельно рекомендую также провести проверку ваших моделей на независимом наборе данных для обеспечения их устойчивости и надёжности.