欢迎来看雪球讲套路、讲文献！目前，各种基础生信分析套路的体系日渐完善，进阶的套路也演化出新的方向，既适合小白快速入门，又适合已经掌握一定技术的同学及时拥抱新变化。今天，两者结合，看看基础分析+新方向能碰撞出怎样的火花。
提前看了今天的文献，我知道是机器学习+影像组学的研究。可是，之前讲解了几篇这个组合10+的文章，今天的分数就......波动这么大的吗？
今天的文章很好地说明了公共数据也能做影像组学，以及影像组学可以通过预设的方法，被高效地化繁为简，为你所用。没数据、没经费的小白也能轻松入局，来看看吧！
另外，已经有自己的数据、一定的科研资源，想要冲刺基金评审，获取更好的代表作，可以在这篇文章的框架上，继续做哪些事呢？看到最后，雪球来告诉你。
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Development and validation of a radiomic prediction model for TACC3 expression and prognosis in non - small cell lung cancer using contrast - enhanced CT imaging
基于增强 CT 影像的非小细胞肺癌 TACC3 表达及预后放射组学预测模型的开发与验证
期刊：Translational Oncology
IF：4.5
发布时间：2025/01
数据收集与预处理：
从TCGA、GEO和TCIA收集了320例肺腺癌和122例NSCLC病例的基因组数据和增强CT影像，经过筛选和预处理，确保数据的完整性和一致性。
TACC3表达与临床特征的相关性分析：
发现TACC3高表达与肿瘤组织、化疗、组织学类型等临床特征存在显著相关性，提示TACC3可能参与肿瘤的发生和发展。
生存分析：
Kaplan-Meier生存曲线和Cox回归分析显示，高TACC3表达与总生存率降低显著相关，表明TACC3是一个独立的预后风险因素。
影像组学特征提取与筛选：
通过最小冗余最大相关性（mRMR）和递归特征消除（RFE）方法，筛选出与TACC3表达相关性高且冗余度低的影像组学特征。
影像组学模型构建与验证：
使用逻辑回归（LR）和支持向量机（SVM）算法构建的模型在内部五折交叉验证中表现出良好的预测性能，AUC值分别为0.701和0.717，表明模型具有较强的预测能力和稳定性。
模型校准与临床应用评估：
校准曲线和Hosmer-Lemeshow拟合优度检验显示模型预测与实际结果一致性良好，决策曲线分析（DCA）证实了模型在不同阈值下的临床效益，表明该模型具有临床应用潜力。
整合影像组学评分与临床特征构建预测列线图：
通过逐步回归筛选出与预后相关的临床变量，并将其与影像组学评分整合，构建了预测12、24和36个月生存概率的列线图，时间依赖性ROC曲线和校准曲线验证了模型的预测能力，表明整合模型在临床预后分层中具有较高的准确性和稳定性。
Fig 3 Cox回归分析
A: NSCLC数据集的单变量回归分析 B: LUAD数据集的单变量回归分析
C: NSCLC数据集的多变量回归分析 D: LUAD数据集的多变量回归分析
Fig 4 TACC3表达水平和临床病理学特征的关系
A: NSCLC数据集 B: LUAD数据集
Fig 5 GSVA分析：
A： NSCLC： KEGG 基因集 B： NSCLC： 标志性基因集
C： LUAD： KEGG 基因集 D： LUAD： 标志性基因集
Fig 6 免疫微环境
A： NSCLC： 免疫相关基因 B： LUAD： 免疫相关基因
C：NSCLC：免疫细胞浸润 D：LUAD：免疫细胞浸润
Fig 7 LR 模型：
A：放射组学特征 B：所选特征的重要性 C：ROC 曲线分析
D：使用内部 5 倍交叉验证进行 ROC 曲线分析
E：校准评估 F：PR 曲线 G：DCA 净收益在 Y 轴上表示。黄色曲线表示影像组学模型，灰色曲线表示假设所有患者都接受了治疗，黑色直线表示没有患者接受治疗的假设
H： RS 与 TACC3 表达之间的关联
Fig 8 SVM 模型：
A：所选特征的重要性 B：ROC 曲线分析
C：具有内部 5 倍交叉验证的 ROC 曲线分析 D：校准评估
E：PR 曲线 F：DCA
G： RS 与 TACC3 表达之间的关联
Fig 9 预测列线图的构建和模型评估
A：预测 OS 的列线图的开发
B：风险评分的时间依赖性 ROC
C：风险评分的校准曲线
12 个月 （D）、24 个月 （E） 和 36 个月 （F） 的 DCA。
这篇小白也能做的机器学习+影像组学就拆完了。想要冲基金冲代表作的同学，可以注意把影像组学特征与TACC3表达的生物学机制联系起来，比如加入测序信息（空间转录组、单细胞、RNA测序等），或构建影像组+基因组+蛋白组的多组学网络。另外，提取影像组学特征的流程也有不小的优化空间。使用这两种进阶思路的研究，雪球在往期有所讲解，可以现在去阅读一下。
通过RNA测序增强模型可解释性，加入免疫差异分析、差异表达分析、肿瘤免疫微环境分析 | 点此跳转>>>
提取影像组学特征后，进行特征选择与降维，并通过10折交叉验证优化超参数，选择最重要的10个特征进行模型训练 | 点此跳转>>>
影像组学的可复现能力，加上生信小白的反复刻意练习，就是未来进阶为10+代表作的最佳基础。不过，进步不止这一招。
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