Прогнозирование успеха таргетной терапии онкологических заболеваний при помощи данных клеточных линий

Эффективность терапии онкологических заболеваний можно прогнозировать. Для этого, в частности, используются активации сигнальных путей – признаки, вычисляемые по профилю генной экспрессии пациента. Объём выборки пациентов, которую удаётся собрать, не достаточен для построения качественного классификатора. С другой стороны, способность препаратов ингибировать деление клеток тестируется на клеточных линиях, количество которых в десятки раз превосходит объем выборки пациентов, и для них также проводится количественный анализ генной экспрессии. В данной работе предложен алгоритм, позволяющий использовать данные клеточных линий при прогнозировании результатов таргетной терапии для больных. Для этого используются идеи монотонной классификации, а также перенос информации с выборки клеточных линий на выборку пациентов. Качество полученного классификатора было оценено для трёх различных задач: прогноза результата терапии рака почки сорафенибом, терапии рака лёгкого сорафенибом и терапии рака груди паклитакселом.