“泼天富贵”降临诺奖“机器学习”！复旦中山医院神操作，10种机器学习+101种算法组合+多组学，纯分析搞定1区top！

实在是按捺不住，生信塔这两天集中发布的主要是“机器学习（ML）”，原因大概分2点：

1，受到空前的关注：人工智能（AI）本来就是自带B格的话题，机器学习更是其中的典型，在数据分析和决策制定中优势显著；这次AI获得物理和化学双诺奖，是表彰ML过去取得的成绩，也为其未来的发展和应用前景再次背书（这对我们做生信的人来讲，这绝对是重大利好，能显著的提高“AI”的影响力和认可度）。

2，在临床和基础医学都应用广泛：生信塔过去介绍的大部分文献思路，一般都只能针对部分粉丝群体，受众面都有限制。但是机器学习工具可谓老少咸宜，临床/基础都可用。无论是临床数据还是高通量测序数据，ML都有用武之地，而且已经演变为最佳工具之一。比如，在临床层面，除了“药物设计与筛选”和“药物副作用预测”等药物研发领域，“机器学习”应用最广的还是“疾病诊断和预测”，包括“辅助影像诊断”和“诊断/预后模型构建”等（ps：我们也不是完全为了追热点而选择“机器学习”，而是“机器学习”确实可以让临床预后模型不再是“盲盒”，而是变成了“精准预测的神器”）。

所以生信塔也趁热打铁，今日推出一篇机器学习领域的“黑科技”文章，由复旦中山医院团队在9.1分的Cancer Letters发表。该研究利用算法建立DNA损伤修复（DDR）指数，助力肝细胞癌的靶向治疗与预后分析，具有以下创新点：

1，10种机器学习方法的101种算法组合应用：本文可谓一桌“满汉全席”！将一般机器学习算法从3-5种直接升级到10种，并且，作者将RSF、LASSO等具备降维和变量筛选功能的算法与其他算法进行组合，最终足足做够了101种算法组合，大大提高了目的基因识别的准确度。（做到极致也是特色，而且不同算法在应用中，各具特色，小伙伴们也多加选择，或者参考本文，也来个“一锅炖”。文献中的10种算法共包括如下类型，小伙伴各取所需：RSF, Enet, Lasso, Ridge, Stepwise Cox, CoxBoost, plsRcox, SuperPC, GBM和survival-SVM等；

2，结合单细胞及多组学的公共数据，以DNA损伤修复（DDR）为研究角度，探索影响肝细胞癌（HCC）的肿瘤微环境。本文不仅方法全，而且数据足这擦出来的“火花”自然更加耀眼，还想纯分析拿下TOP期刊，本文思路不容忽视。

（PS：看到这，是不是非常期盼自己也能开发新的机器学习框架?有梦想就对了，多组学分析、机器学习都是生信塔的拿手绝活，想要复现本文思路，我们通通帮你全搞定，还不快来滴滴生信塔，有惊喜在等着你哦！）

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l题目：通过深度转录组分析解码肝细胞癌的免疫调节和DNA损伤修复模式的治疗意义

l杂志：Cancer Letters

l影响因子：IF= 9.1

l发表时间：2024年2月

公众号回复“666”领取原文PDF，文献编号：241014

研究背景

DNA损伤修复（DDR）在肝细胞癌（HCC）中扮演着关键角色，但其对患者的药物响应程度尚不清楚。作者利用多组学分析和机器学习算法，揭示了DDR与肿瘤微环境（TME）的相互作用。

数据来源

研究思路

作者通过预处理单细胞RNA测序数据，开发了一种算法来评估恶性细胞的DNA损伤修复（DDR）状态，并用优势比（Odds Ratios, ORs）分析细胞类型分布。进一步，他们利用RNA测序和机器学习技术，创建了DDR评分系统（DDRscore），这有助于预测肝细胞癌（HCC）患者的总体生存率和对PD-1疗法的抵抗性。研究还探讨了DDR在HCC免疫调节中的作用，以及DDR评分在预测治疗反应和患者预后中的应用潜力。

研究结果

1.肝癌恶性细胞的DDR异质性分析

作者运用bulk RNA-seq和scRNA-seq数据，结合101种机器学习算法，深入分析了肝细胞癌（HCC）的细胞群。鉴定了19个基因模块，筛选出3230个关键基因，其中56个参与DDR过程，为理解肿瘤进展提供了新视角。

图1 恶性细胞中的DDR异质性

2.不同DDR条件下HCC中TME生态系统的不同概况

作者基于患者DDR状态将肿瘤微环境分为“高DDR”和“低DDR”两组。通过优势比分析，发现自然杀伤（NK）细胞与“低DDR”组关联最强。

图 2 使用单细胞RNA测序（scRNA-seq）分析不同DDR水平下肝细胞癌（HCC）肿瘤微环境

3.免疫检查点阻断后高DDR介导免疫抑制特点分析

作者利用“TransferData”算法，成功地从单细胞分析数据中推断出细胞类型并进行了注释。发现“低DDR”组中脂肪酸代谢途径、WNT途径和可能的致癌MYC途径被激活，为HCC治疗提供了新的视角。

图 3 免疫治疗阻断介导的DDR免疫微环境特征

4.DDR共识特征预测HCC预后和免疫治疗反应性

作者利用留一法交叉验证（LOOCV）框架，结合101种机器学习算法，开发了DDR评分模型。通过计算每个模型的C指数，筛选出最佳的预测模型（Lasso + 随机生存森林，RSF）。应用此模型，研究发现“高DDR”患者的总体生存率（OS）显著低于“低DDR”组。

图4使用批量测序数据和机器学习方法的组合开发并验证了共识DDRscore

文章小结

总之，本文算是“机器学习”在临床中的经典应用，进行诊断、预后模型的构建。基于101种机器学习算法组合、单基因数据和DDRscore系统开发等创新点，成功实现0实验纯分析斩获1区9分+期刊，实属人生赢家。相信这也是我们苦苦追寻的那种“纯生信”研究。101种机器学习算法组合是真的豪横，0实验纯生信就是要这么做，小伙伴们好好学学吧！想趁着诺奖这波东风，在机器学习上吃一波红利，就得赶紧动手了！如果想复现本文思路，抓紧联系生信塔哦。

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