有意思的是，每个细胞和DNA时刻都在死亡，你的死亡如何定义呢？ 我和保罗一样，经历了恐惧→否认→愤怒→ 讨价还价→ 消沉→ 接受。 最后我也鼓励父亲勇敢的接受死亡，死亡是新生，是物质世界的一种解脱，是生命的升华。
通 过前面设置的风险系数的门槛值，我们可判定这13个验证样本的基因组风 险的高低。 同样地，我们也统计验证组病人的基因组风险和实际临床预后出 现不一致的次数。 最终发现分别包含排行榜的前80个基因或者前84个基 因的分类器预测错误数目为最低。 本着简洁的原则，最终选择80-基因为分 类器雏形。 另一方面，本发明的目的是提供一种在多个非小细胞肺癌数据集中预测 非小细胞肺癌病人预后的基因表达分类器及其构建方法。
化疗痛苦: CN107292127A – 预测肺癌病人预后的基因表达分类器及其构建方法
所以，对死亡的“平常心”是很难做到的，需要我们不断的修行，才能克服对死亡的恐惧，用平常心把死亡视作是宇宙每天在发生的日常和自然规律而已，生命是一样的需要遵循宇宙的自然规律，这一点上人类的死亡和一片花瓣的枯萎没有区别。 这本书勾起了我的一些回忆，因为我的父亲十年前去世，也是肺癌。 我打开了我的日记，看了当年和我父亲在上海的医院住院一起抗癌半年直到死亡的日记，又一次的陷入了当年的巨大痛苦之中，这对我来说是一次重大灾难和人生打击。 看这本书有助于我思考死亡，直面死亡，从而给我们关于生与死，病人与医生，孩子与父亲，工作与家庭，信仰与理性的一些启示，警醒我们如何更充分地生活。 《当呼吸化为空气》这是一本以外科医生/肺癌患者的视角凝视死亡和亲历死亡的书，写出了真诚，我看到了真善美，其中保罗妻子的后记很感人。 其实对有明显的个体差异，并不是按照化疗次数，确定化疗效果的，与肿瘤的性…
很显然，1470个基因对于分类器来说数目太过庞大，基因数目需要优 化。 将这1470个基因按照相关系数的绝对值从大到小进行排序，得到一个 排行榜。 从排在最前面的两个基因开始，每次从排行榜再依次添 加两个基因建立一个分类器，如此循环，直到排行榜中所有的1470个基因 都被作为报告子用尽，因此总共建立了735个分类器。 所以，生物学上来说死亡是人体免疫系统越来越臃肿导致逐渐失去了防御能力，外加细胞复制的错误命中率增加导致肿瘤细胞基因突变增加，导致生命系统逐渐走向崩溃。 生物学上，人体免疫系统在老年的时候，会逐渐失效，对外界的防御会失去抵御能力；另外，细胞复制的过程中会存在错误，这种错误率很低，但是随着时间的拉长，细胞复制的错误命中率会加大，就增大了例如肿瘤细胞基因突变的可能性，因此出现更多的癌症几率。 我们发现原初的1470个基因中绝大多数 的基因都存在于这44个分类器中(图2)。
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2.根据权利要求1所述的预测肺癌病人预后的基因表达分类器的构建方法，其特征在于，所述第一阶段通过使用肺癌病人的基因表达信息和临床信息，采用有监督的机器学习方法挑选与真实预后情况高度相关的基因。 另一方面，本发明的目的是提供一种预测非小细胞肺癌病人预后的 基因表达分类器及其构建方法，实现对非小细胞肺癌病人的无复发生存 期和总体生存期进行精准预测。 8.根据权利要求1所述的预测肺癌病人预后的基因表达分类器的构建方法，其特征在于，所述第二阶段采用KM生存分析计算高风险组和低风险组之间的时序检验p值，时序检验p值最小的Cox模型所包含的基因种类和数目就是所构建的基因表达分类器。 另一方面，本发明的目的是提供一种预测肺癌病人预后的基因表达分 类器的构建方法，其中对所有基因的表达和预后情况的Pearson系数的绝对 值由大到小排序，获得与真实一年内复发高度相关的基因。 7.根据权利要求1所述的预测肺癌病人预后的基因表达分类器的构建方法，其特征在于，所述第二阶段，包括特征排序，所述特征排序基于单因素的Cox比例风险回归模型所得p值进行。
- 排在越前面的特征，Cox回 归p值越小，与预后的相关性越大。
- 关注癌症病人的无复发生存期 (Relapse-Free Survival，RFS)。
- 据此，我们判定前面的训练过 程中所引入的信息遗漏相当有限。
- B：利用额外的包含13个肿瘤的测试集验证上述的分类器的 性能。
- 此外，基于病灶残留程度、淋巴 结转移情况、癌症分期等参数，相当一部分的肺癌病人也会进行术后放 疗(2-4)。
另一方面，本发明的目的是提供一种预测肺癌病人预后的基因表达分 类器的构建方法的构建方法，其中验证阶段使用芯片数据集验证所获得的 基因表达分类器。 化疗痛苦 3.根据权利要求2所述的预测肺癌病人预后的基因表达分类器的构建方法，其特征在于，对所有基因的表达和预后情况的Pearson系数的绝对值由大到小排序，获得与真实一年内复发高度相关的基因。 X轴是分类器中 报告子(基因)的数目；Y轴是预测错误次数。
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在基因表达分类器领域，乳腺癌 开始最早，进展最大，已有多个分子检测产品问世，如Oncotype DX、 MammaPrint、Prosigna、EndoPredict以及Breast Cancer Index。 其中，Oncotype DX(又称乳腺癌21基因检测)与MammaPrint这两个检测产品发展最为成熟，接受度最广，Oncotype DX检测作为指 导早期浸润性乳腺癌的术后辅助治疗方案选择的重要依据，已经被写入 美国国立综合癌症网络指南。 在本研究中，我们对TCGA中肺 腺癌病人的RNA-seq数据运用有监督的机 器学习的方法设计得到一种基因表达分类器，实现对非小细胞肺癌病人 化疗痛苦 的无复发生存期(relapse-freesurvival,RFS)和总体生存期进行精准预测。 本发明运用了有监督的机器学习方法获得了一种基因表达分类器，可以精准地预测非小细胞肺癌病人的预后。
惧怕死亡只是被自己吓到，用平常心看待死亡，生是日常，死是日常，生与死对宇宙都是不增不减，只是自然规律的运作而已。 近距离的目睹死亡，是一种心惊肉跳的体验，无法描述的可怕。 尤其是癌症这种恶魔，像一个魔鬼，随时把鲜活生命给吞没，从常人的视角来看，它是恶的，它夺走了你的亲人，夺走了你的爱，剥夺了生者享受生活之美好的权力，它是一种摧毁了美好计划的暴行。 对于肺癌胸腔积水怎样治疗，对症治疗是关键，需要利用其它放化疗方式和中药治疗，以达到消除胸水的目的，利…
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当我们的基因表达分类器包含排行榜的前22、30、34、36、38、40、 42、44、46、48、50、80、84或86个基因时，LOOCV过程中的预测错误 为0。 对于每一个分类器， 我们设置风险系数的门槛值，将44个病人分为15个高风险和29个低风险的病人。 同时，我们计算独立于训练样本的13个验证样本的风险系数。
另一方面，本发明提供一种预测非小细胞肺癌病人预后的基因表达分 类器的构建方法，其中所述训练阶段包括第一阶段和第二阶段。 另一方面，本发明提供一种预测非小细胞肺癌病人预后的基因表达分 类器的构建方法，其包括：数据训练阶段和验证阶段。 另一方面，本发明的目的是提供一种预测肺癌病人预后的基因表达分 类器的构建方法，其中第一阶段的基因表达分类器雏形包含有基因列表。 另一方面，本发明的目的是提供一种预测肺癌病人预后的基因表达分 类器的构建方法，其中使用LOOCV方法获得最佳的基因类别和数目，从 而构建所述基因表达分类器雏形。 9.根据权利要求1所述的预测肺癌病人预后的基因表达分类器的构建方法的构建方法，其特征在于，验证阶段使用芯片数据集验证所获得的基因表达分类器。 最好的分类器在LOOCV过程中，错误计数器收集的预测错误次数应该 最少。
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另一方面，本发明的目的是提供一种预测非小细胞肺癌病人预后的 基因表达分类器及其构建方法，将非小细胞肺癌病人分为差预后和预后 良好的两个亚群。 化疗痛苦 第三步，计算剩余的43个训练肿瘤样本以及第一步中留存的肿瘤样本 的风险系数。 将这44个样本按照风险系数从小到大排序，前面15个肿瘤病 人被划分为高基因组风险组，而剩余的29个病人被划 分为低基因组风险组。 检查每个病人真实的临床预后情 况和预测的基因组风险的一致性。
- 9.根据权利要求1所述的预测肺癌病人预后的基因表达分类器的构建方法的构建方法，其特征在于，验证阶段使用芯片数据集验证所获得的基因表达分类器。
- 以上，可能需要一个一个字的理解，但还是可以理解的。
- 看这本书有助于我思考死亡，直面死亡，从而给我们关于生与死，病人与医生，孩子与父亲，工作与家庭，信仰与理性的一些启示，警醒我们如何更充分地生活。
- 4.根据权利要求1所述的预测肺癌病人预后的基因表达分类器的构建方法，其特征在于，使用LOOCV方法获得最佳的基因类别和数目，建立所述基因表达分类器雏形。
- 胸腔癌非常的可怕，属于疾病中多见的一种，损害了较多患者的健康，在临床方面该病的表现决定于癌症的性质、…
- 所以，对死亡的“平常心”是很难做到的，需要我们不断的修行，才能克服对死亡的恐惧，用平常心把死亡视作是宇宙每天在发生的日常和自然规律而已，生命是一样的需要遵循宇宙的自然规律，这一点上人类的死亡和一片花瓣的枯萎没有区别。
- 图1是所有基因的表达与一年内复发情况的相关系数分布图。
通过进行基因群组（panel）的基因表达检测，高风险的基因风险评分的非小细胞肺癌病人应该接受辅助治疗，而低风险的基因风险评分的非小细胞肺癌病人应该接受低剂量或免于辅助治疗。 基于训练的第一阶段获得的80-基因分类器，我们进一步运用机器学习 的方法获得更加简洁的风险评分系统来预测肺癌病人的预后。 同样是运用 TCGA的病人数据，但是这次囊括了所有未接受和接受了术后放疗的病人， 化疗痛苦 这样总共有350个肺腺癌样本可用。
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满足条件的非小细胞肺癌肺腺癌病人共57位，其中39位病人在术后一 年之内发生了复发事件而被标记为临床上差预后的病人，而18位病人在术 后至少大于一年的期间内未发生复发事件，被标记为临床上预后良好的病 人。 这些病人的基因表达数据在分组前进行标准化处理(Z-评分)。 我们分 别从临床上差预后和预后良好的病人中随机选取了15和29名作为训练组。 可作为独立的非小细胞肺癌预后(总体生存期和无复发生存期)强 诊断因子。
采用前22、30、34、36、 38、40、42、44、46、48、50、80、84和86个基因的分类器分别实现了最 化疗痛苦 少的错误次数。 B：利用额外的包含13个肿瘤的测试集验证上述的分类器的 性能。 80-基因和84-基因分类器实现了最低的错误次数。 C：训练数据集内 44个病人(上图)和测试数据集内13个病人(下图)的80个基因表达热 图。
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在不脱离本公开的精神和 原理的情况下，可以对本公开的上述实施例进行许多变化和修改。 所有 这些修改和变化旨在被包括在本发明的范围内并由所附权利要求保护。 图2是以无信息遗露的方式产生的44个基因表 达分类器中，原初的1470个基因(红色)和其它基因(蓝色)的分布示意 图。
要解决这两个问题：首先是做好准备，比如金钱，争取良好的医疗条件，获得最佳的治疗方案。 其次，自己要随时准备有尊严的死去，每天要自尊，像个人，好好活着。 死亡之美：因为无常，生命就是永恒灵魂的偶然性，所以看到生命的死亡，从偶然性来说，当下就是永恒，就是美，永恒的宁静。 人和的花瓣的死亡是一样的，一片落叶你也能看到幸福。 如果我能从花瓣的死亡看到美，就能看到人的死亡的美。 以上，可能需要一个一个字的理解，但还是可以理解的。
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化疗的副作用很多，尤其是其中的转氨酶高就很有可能损伤肝脏，患者需要正确治疗。 易瑞沙吉非替尼片作为EGFR突变型的靶向药物，在对非小细胞肺癌的疗效还是显著的… 癌胚抗原是在胚胎时胃肠道、肝、胰腺合成的一种蛋白质，癌胚抗原是一个广谱性肿瘤标志物，它能向人们反映出… 脱发是很多女性朋友最不愿看到的副反应，但只有少部分化疗药物会导致脱发，而且脱发只是暂时现象，化疗结束后不久就会又恢复一头健康的头发。 而像肝肾功能损伤，静脉炎，心肺功能损伤，外周神经炎等相对来说反应较轻，只要肿瘤医生合理用药，并且采取相应的对症措施，一般不会导致很严重的后果。
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我们的基因表达分类器的预后预测效能显著优于包括年龄、 吸烟历史、基因突变、基因拷贝数变异等在内的临床诊断因子。 另外， 我们的基因表达分类器在不同的GSE数据集中的预测效能都显著优于一 个已经发表的16-基因分类器，由此可见该基因表达分类器的优越性。 本发明涉及一种基因表达分类器及其构建方法，更具体地涉及一种 预测肺癌病人预后的基因表达分类器及其构建方法，特别是一种预测非 化疗痛苦 小细胞肺癌病人预后的基因表达分类器及其构建方法。 6.根据权利要求1所述的预测肺癌病人预后的基因表达分类器的构建方法，其特征在于，第一阶段的基因表达分类器雏形包含有基因列表。 4.根据权利要求1所述的预测肺癌病人预后的基因表达分类器的构建方法，其特征在于，使用LOOCV方法获得最佳的基因类别和数目，建立所述基因表达分类器雏形。 另一方面，本发明提供一种基因表达分类器，其能作为一种有效的 诊断手段将非小细胞肺癌病人中有较高风险发展成差预后的亚群分离出 来。
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中国最新癌症流行病学调查显示2015年新增肺癌病人73万，死亡 病人60万，肺癌已成为中国发病率和死亡率均处于首位的癌症。 由于肺癌的高复发风险和低存 活率，绝大多数处于IB-IIIA期的肺癌病人都会进行术后化疗 。 此外，基于病灶残留程度、淋巴 结转移情况、癌症分期等参数，相当一部分的肺癌病人也会进行术后放 疗(2-4)。 人类癌症具有高度异质性， 即使临床上被诊断为同一分期的癌症病人对于同样的治疗方案的反应和 总体预后也会大不相同。 换言之，有相当一部分病人不能从辅助疗法 中获得生存益处或者只能获得很少的生存益处，却要忍受不必要的放化 疗痛苦(6-8)。 近年来，科学家们一直尝试基于癌症的基因表达特征来开 发相应的分子标记物和分子分类手段。
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以组1为训练数据，通过单因素的Cox比例风险回归模型(Cox’s proportionalhazards regression model,CPH)，计算单个特征的回归系数和p 值。 排在越前面的特征，Cox回 归p值越小，与预后的相关性越大。 另一方面，本发明提供一种基因表达分类器，其能作为一种有效的 诊断手段将肺癌病人中有较高风险发展成差预后的亚群分离出来。 循环第一到第三步，直到所有的44个训练病人样本都被留出过一次。
每次当被留出的样本的基因组风险和实际的临床预后情况相背离时，错误计 数器加1次。 第二步，运用剩余的43个样本计算所有基因的表达和预后情况的 Pearson系数。 图4是TCGA肺腺癌病人总体生存期和无复发生存期的高19-基 因风险评分病人和低19-基因风险评分病人的KM分析。 图1是所有基因的表达与一年内复发情况的相关系数分布图。 我们在分类器的验证阶段用的是基因芯片表达数 据集，这些芯片来自于不同的版本，包括GPL570、GPL7015、GPL6480 以及GPL96。
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图5是GEO数据集中病人的总体生存期的高19-基因风险评分和低19- 基因风险评分的KM分析(A-F)。 10.一种基因表达分类器，其特征在于，所述基因表达分类器是根据权利要求1-9任一项权利要求所述的构建方法建立的基因表达分类器。 化疗是利用化学药物杀死肿瘤细胞、抑制肿瘤细胞的生长繁殖的一种治疗方式，它是一种全身性治疗手段对原发灶、转移灶和亚临床转移灶均有治疗作用。 化疗和手术、放疗一样都是肿瘤的主要治疗方法之一。