Combining metabolomics and machine learning to discover biomarkers for early-stage breast cancer diagnosis
| 저자 | Anh NK, Lee A, Phat NK, Yen NTH, Thu NQ, Tien NTN, Kim HS, Kim TH, Kim DH, Kim HY, Phuoc Long N |
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| 학술지·학회 | PLoS One. 19(10):e0311810 / 2024.10 |
| 연도 | 2024 |
| 분류 | IPPM |
| 내용 | 이 연구는 비표적 대사체·지질체 분석과 기계학습을 결합하여 유방암 환자와 양성 종양 환자를 구분할 잠재적 표지자를 탐색하고 검증하였다. 에터 결합 포스파티딜콜린은 유방촬영 결과가 일치하지 않은 사례를 포함해 침윤성 유관암과 양성 종양 사이에서 유의한 차이를 보였으며, 여러 지질과 친수성 대사물질의 변화 및 기계학습 모형의 구분 가능성이 관찰되어 추가 검증과 검사법 개발이 필요한 것으로 나타났다. |
| 링크 | https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/39432469/ |