5.8/Q1，前列腺癌骨转移的机器学习之旅：循环肿瘤细胞的特征揭示

文章核心内容①研究目的：通过整合多种机器学习算法，分析前列腺癌患者循环肿瘤细胞（CTC）的基因表达特征，揭示与骨转移相关的基因签名。②研究方法：利用大规模转录组数据，结合多种机器学习算法（如随机森林、支持向量机等），筛选与骨转移相关的基因标志物，并构建预测模型。③主要发现：成功鉴定出一组与前列腺癌骨转移高度相关的基因标志物，构建了高效预测骨转移风险的模型。发文亮点①创新性方法：采用多种机器学习算法整合分析，提高预测的准确性和鲁棒性。利用大规模转录组数据，全面分析CTC的基因表达特征。②科学发现：鉴定出与前列腺癌骨转移高度相关的基因标志物。构建了基于机器学习的预测模型，能够高效预测骨转移风险。③应用前景：为前列腺癌骨转移的早期诊断提供新的生物标志物。为开发个性化治疗策略提供理论基础。具有直接的临床应用价值，有望改善前列腺癌患者的预后和生活质量。