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김상욱
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  CV updated 2022-06-29 21:51
 
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Network-based machine learning approach to predict immunotherapy response in cancer patients
열기 Authors and Affiliations

Abstract

Immune checkpoint inhibitors (ICIs) have substantially improved the survival of cancer patients over the past several years. However, only a minority of patients respond to ICI treatment (~30% in solid tumors), and current ICI-response-associated biomarkers often fail to predict the ICI treatment response. Here, we present a machine learning (ML) framework that leverages network-based analyses to identify ICI treatment biomarkers (NetBio) that can make robust predictions. We curate more than 700 ICI-treated patient samples with clinical outcomes and transcriptomic data, and observe that NetBio-based predictions accurately predict ICI treatment responses in three different cancer types—melanoma, gastric cancer, and bladder cancer. Moreover, the NetBio-based prediction is superior to predictions based on other conventional ICI treatment biomarkers, such as ICI targets or tumor microenvironment-associated markers. This work presents a network-based method to effectively select immunotherapy-response-associated biomarkers that can make robust ML-based predictions for precision oncology.

논문정보
- 형식: Research article
- 게재일: 2022년 06월 (BRIC 등록일 2022-06-28)
- 연구진: 국내연구진태극기
- 분야: Bioinformatics, Medicine, Immunology
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