medRxiv 预印本· Patel, D. P., Chung, S., Khan, M. A., Toulabi, L., Tada, T., Haznadar, M., Casiano, A. S., Liu, H., Patel, T. S., Blackman, B., Swenson, R. E., Camphausen, K. A., Pine, S. R., Loffredo, C., Gonzalez, F. J., Harris, C. C. ·· 1 天前精选AI 评分45
无标签机器学习在尿液和血浆代谢物组合中检出多癌信号：一项病例对照研究
Label-free machine learning detects a multi-cancer signal in a noninvasive urine and plasma metabolite panel: a case control study
AI 导读
一项发表于 medRxiv 的病例对照研究显示，由肌酸核苷、N-乙酰神经氨酸、硫酸皮质醇和一种胆汁酸葡萄糖醛酸组成的四代谢物尿液与血浆组合，在八种癌症类型中区分癌症病例与对照，随机森林模型 AUC 达 0.991（95% CI 0.989-0.993），无标签高斯混合模型 AUC 为 0.925（0.917-0.934）。
推荐理由
该研究用无标签机器学习在尿液和血浆代谢物中区分八种癌症，并给出筛查流行率下的预测值，可供判断其筛查适用边界。
来源：medRxiv 预印本 · medrxiv.org