Walidacja użytecznych markerów generowanych przez badania genomu oparte na danych biologicznych nowej generacji i badanie kohortowe (miRNA_Chip)

1. Cele Badanie zostanie przeprowadzone w celu opracowania zintegrowanych metod analitycznych danych genomicznych i danych klinicznych oraz analizy sieci biokontroli, dzięki którym można opracować zintegrowany system analizy oparty na wiedzy, a następnie biomarker do wczesnej diagnostyki i leczenia raka trzustki i żółci raka przewodowego i wreszcie dostosowany system zarządzania chorobami. Ma również potwierdzić skuteczność chipa diagnostycznego do celów badawczych poprzez zastosowanie specyficznego dla raka trzustki/przewodu żółciowego biomarkera, miRNA, znalezionego w wyniku zintegrowanej analizy danych genomowych i danych klinicznych pacjentów z rakiem trzustki/przewodu żółciowego do krwi pacjentów z rakiem trzustki/przewodu żółciowego.
2. Skuteczna metoda oceny

Dyskryminacja i kalibracja algorytmu za pomocą chipa diagnostycznego każdego typu raka zostaną zbadane przy użyciu 10-krotnej walidacji krzyżowej (100 powtórzeń). W 10-krotnej walidacji krzyżowej dane są losowo dzielone na 10 danych o tej samej wielkości, z których 9 jest używanych do tworzenia modelu do uczenia, a pozostałe 1 jest stosowane do testu, a proces ten jest losowo i niezależnie powtarzany przez 100 czasy.

10-krotna zweryfikowana krzyżowo wartość AUC jest obliczana w celu rozróżnienia chipa diagnostycznego każdego typu raka, a 95% przedział ufności jest przedstawiany metodą nieparametryczną.

Przedstawiono 10-krotny wykres kalibracji z walidacją krzyżową, aby zobaczyć kalibrację chipa diagnostycznego dla każdego typu raka. Wykres kalibracyjny wizualnie przedstawia stopień przewidywania poprzez porównanie prawdopodobieństwa przewidywania dla każdej grupy i stosunku rzeczywistych pacjentów z rakiem po ustaleniu prawdopodobieństwa przewidywania w kolejności i podzieleniu go przez regularne odstępy czasu.

Następnie dla tych samych osób oblicza się AUC dla CA 19-9, istniejącego narzędzia do diagnostyki raka i przedstawia 95% przedział ufności. Aby porównać chip diagnostyczny każdego typu raka i AUC CA 19-9, wartość p oblicza się metodą nieparametryczną 10-krotnej walidacji krzyżowej AUC.