目的 基于影像基因组学特征构建预测肾透明细胞癌(CCRCC)的肿瘤分级的机器学习模型,并挖掘CCRCC分级相关基因及其功能,为个体化精准医疗提供线索和潜在靶点.方法 以CCRCC为研究对象,共涉及197例样本,通过整合其影像组学及基因组学大数据,提取关键特征,构建机器学习模型预测CCRCC肿瘤分级.针对与CCRCC分级相关的关键特征基因进行功能富集分析,解析影响CCRCC进展的生物学功能.结果 通过影像组学特征与基因组学信息构建的机器学习模型均能有效地预测CCRCC分级.基于影像组学建立的模型其曲线下面积(AUC)为0.715(95
作者：田占雨；李霞；李永生；陈家齐
来源：海南医学 2023 年 34卷 15期
