TULIP (предиктор классификации опухолей) основан на структуре сверточной нейронной сети из предыдущего сотрудничества NCI-DOE, которая помогает в точной онкологии и научных вычислениях.

TULIP с точностью 95% по данным испытаний использует только гены, кодирующие белок. Только два типа первичных опухолей имели точность ниже 50%. Причина в том, что либо типы опухолей имеют очень похожие профили секвенирования РНК с другими типами первичных опухолей, либо это связано с небольшим размером выборки.

Оригинальная статья



Новый инструмент глубокого обучения точно классифицирует типы опухолей
Исследователи из NCI и Министерства энергетики (DOE) совместно разработали инструмент глубокого обучения для…datascience.cancer .gov



Ведущий биоинформатик, доктор Сатиш Ранганатан Ганакаммаль, объясняет, что «инфраструктура TULIP может быть изменена и адаптирована для выполнения контроля качества образцов на основе машинного обучения (ML) в различных рабочих процессах анализа РНК-секвенций».

Также Мэтью Бейерс, менеджер FNLCR группы курирования ресурсов, объясняет: «По мере поступления дополнительных данных мы планируем расширить нашу структуру классификации, включив в нее эти новые подтипы опухолевой ткани».

Обзор Мартина Эрмосилья

Докторант по биоинженерии