Перейти до вмісту
Рак молочної залози є одним із найпоширеніших видів онкології, що вражає жінок у всьому світі. Попередні дослідження підкреслювали етіологічну різницю між раком грудей в період до і після менопаузи. Було виявлено кілька провісників цього захворювання, включаючи спадкові генетичні фактори, репродуктивні фактори та спосіб життя. А нещодавно британські вчені поєднали різні підходи для точного прогнозування раку грудей у жінок, зокрема машинне навчання.
Як використовували машинне навчання
Методи машинного навчання (МН) можуть аналізувати великі набори даних для раннього визначення провісників та обробляти складні нелінійні зв’язки. Попередні дослідження використовували машинне навчання для прогнозування ризику раку молочної залози, але не для визначення предикторів.
Основна мета дослідження – продемонструвати ефективне застосування МН для вибору ознак, аби допомогти класичним статистичним методам.
Для дослідження потенційної взаємодії між фенотиповими ознаками та оцінкою полігенного ризику використовували графіки залежності ознак адитивного пояснення SHapley (SHAP). Дослідники використовували дані Біобанку Сполученого Королівства, які охоплює понад півмільйона учасників з Англії, Уельсу та Шотландії. Інформацію збирали шляхом усного інтерв’ю з навченою медсестрою, опитувальників, біологічних зразків та фізичного огляду.
Загалом у це дослідження було включено 104 313 жінок в постменопаузі віком від 40 до 69 років.
Результати дослідження
Рак молочної залози розвинувся у 4010 учасниць протягом періоду спостереження тривалістю майже 12 років. Поєднуючи машинне навчання з традиційними статистичними підходами до епідеміології раку, вчені виявлено декілька відомих і невідомих факторів ризику.
Визначені відомі фактори ризику включали вік менопаузи, рівень тестостерону та загалом вік. Також було виявлено п’ять нових предикторів, зокрема масу тіла, біохімію крові, аналіз крові та біомаркери сечі. Нові предиктори були тісно пов’язані із захворюваністю на рак грудей в постменопаузі.
Нові провісники включали детальний аналіз складу тіла, а не просто індекс маси (ІМТ). Базальний рівень метаболізму також був значущим предиктором раку молочної залози. Сечовина плазми, яка є біомаркером крові, пов’язаним з функцією нирок, також мала кореляцію з раком. Це перший випадок, коли повідомлялося про зв’язок між фосфатом, натрієм або креатиніном плазми в сечі з раком грудей.
Ці висновки мотивують подальші дослідження щодо використання точніших антропометричних вимірювань для покращення прогнозування раку молочної залози. Зовнішня перевірка результатів є наступним важливим кроком перед впровадженням у клінічну практику.
