基于转录组学和变分自编码器的癌症分期诊断研究

李佳芮; 钱力; 沈俊杰; 郭泓麟; 秦茂洋; 伍亚舟

doi:10.16016/j.2097-0927.202412079

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基于转录组学和变分自编码器的癌症分期诊断研究

生物医学工程 | 更新时间：2025-03-28

- 基于转录组学和变分自编码器的癌症分期诊断研究
- Cancer staging diagnosis based on transcriptomics and variational autoencoder
- 陆军军医大学学报 2025年47卷第6期页码：613-622
- 作者机构：
  
  陆军军医大学（第三军医大学）军事预防系医学系军队卫生统计学教研室，重庆
- 作者简介：
  
  伍亚舟， E-mail： asiawu@tmmu.edu.cn.
- 基金信息：
  
  国家自然科学基金面上项目(81872716;82173621);2024年重庆市高等教育教学改革研究项目重点项目(242113)
- DOI：10.16016/j.2097-0927.202412079
  中图分类号： R195.1;R394.5;R730.49
- 收稿日期：2024-12-16，
  
  修回日期：2025-01-29，
  
  纸质出版日期：2025-03-30
- 稿件说明：
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李佳芮，钱力，沈俊杰，等.基于转录组学和变分自编码器的癌症分期诊断研究［J］.陆军军医大学学报，2025，47（06）：613-622.DOI：10.16016/j.2097-0927.202412079.

LI J R，QIAN L，SHEN J J，et al.Cancer staging diagnosis based on transcriptomics and variational autoencoder［J］.J Army Med Univ，2025，47（06）：613-622.DOI：10.16016/j.2097-0927.202412079.
李佳芮，钱力，沈俊杰，等.基于转录组学和变分自编码器的癌症分期诊断研究［J］.陆军军医大学学报，2025，47（06）：613-622.DOI：10.16016/j.2097-0927.202412079. DOI：

LI J R，QIAN L，SHEN J J，et al.Cancer staging diagnosis based on transcriptomics and variational autoencoder［J］.J Army Med Univ，2025，47（06）：613-622.DOI：10.16016/j.2097-0927.202412079. DOI：

摘要

目的

旨在对 10 种癌症转录组学数据开展深度分析与特征提取，进而实现对癌症样本的分期诊断。

方法

在UCSC Xena网站收集发病率最高的10种癌症转录组学数据（包含4 938个样本和59 428个基因），以变分自编码器为基础，利用特征重要性排序思想，通过引入掩码算法和增量特征选择方法（incremental feature selection，IFS），构建了增量特征排序选优变分自编码器（incremental feature ranking and selection variational autoencoder，IFRSVAE）；与随机森林（random forest，RF）、支持向量机（support vector machine

SVM）和极限梯度提升树（eXtreme gradient boosting，XGboost）结合测试了该方法的性能，并同其他方法进行比较。

结果

提取了21个特征用于后续分类，较于传统变分自编码器、递归特征消除和Lasso回归模型，IFRSVAE模型在3种分类器上均取得了较好性能（AUC值最高，其余指标也表现良好）；其中IFRSVAE-RF表现最好，AUC达到了85.49%（95%

：83.24%~87.74%）。此外，还应用了沙普利加性解释（Shapley additive explanations， SHAP）模型对特征贡献进行展示。

结论

本研究探索并验证了IFRSVAE在特征提取方面具备一定成效。基于此构建的IFRSVAE-RF模型，在癌症分期诊断任务中展现出较好的表现，为深度学习在癌症分期诊断方法的研究方向上，提供了一种可供参考的新思路。

Abstract

Objective‍　‍To conduct an in-depth analysis and feature extraction of the transcriptomics data of 10 types of cancers in order to realize the staging diagn

osis of cancer samples. Methods‍　‍The transcriptomics data of the top 10 cancers having the highest incidence were amassed from the UCSC Xena website

which comprised 4 938 samples and 59 428 genes. With the aid of variational autoencoder

we developed an incremental feature ranking and selection variational autoencoder (IFRSVAE) based on feature importance ranking and incorporating the masking algorithm and the Incremental Feature Selection (IFS). Subsequently

the performance efficiency of our IFRSVAE model was evaluated in conjunction with Random Forest (RF)

Support Vector Machine(SVM)

and eXtreme Gradient Boosting (XGboost)

and it was also compared with other methods. Results‍　‍Our research extracted 21 features for the ensuing classification. In comparison to the conventional variational autoencoder

recursive feature elimination

and Lasso regression models

the IFRSVAE model attained more favorable performance across all 3 classifiers (highest AUC value

and well performed other indicators). Notably

the IFRSVAE-RF exhibited the most outstanding performance

with an AUC value reaching 85.49% (95%

: 83.24%~87.74%). Moreover

Shapley additive explanations（SHAP） interpretable model illustrated well contributions of the features in our model. Conclusion‍　‍Our developed IFRSVAE shows certain effectiveness in feature extraction. The constructed IFRSVAE-RF model demonstrates relatively good performance in the task of cancer staging diagnosis

which providing a new and referable idea for research orientation of deep-learning-based diagnostic methods for cancer staging.

关键词

Keywords

references

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