基于Transformer的方法用于生存结果预测

该文档主要探讨了Geneformer模型在预测癌症患者总体生存期（Overall Survival, OS）方面的应用和表现。Geneformer是一种基于Transformer架构的模型，最初在单细胞RNA测序数据上进行预训练。本文通过对Geneformer进行特定的架构调整和微调，旨在将其应用于大规模肿瘤RNA测序数据，以预测患者的生存结果。

研究背景与目的

文中指出，尽管Geneformer在单细胞基因表达预测和分类任务中表现出色，但其在大规模肿瘤数据和生存结果预测中的应用尚未得到充分探索。研究的主要目的是通过对Geneformer进行架构调整和微调，使其适应大规模肿瘤数据的分析，进而提高对患者生存期的预测能力。

方法与模型调整

研究采用了两步微调过程。首先，在预训练的Geneformer架构上添加了一个特定任务的Transformer层，并在TCGA（癌症基因组图谱）数据上进行微调，以预测OS。此外，研究引入了一种排名值编码方案，以优先考虑信息丰富的基因并减少输入数据中的噪声。该方法通过对基因表达数据进行排序和标准化，强调了基因在定义细胞状态中的作用。

数据获取与预处理

研究使用了来自TCGA的数据集，包含基因表达（RNA-Seq）和临床数据。数据预处理步骤包括：过滤低表达基因、标准化基因表达数据以消除技术变异和测序偏差，以及将临床数据与预处理后的基因表达数据整合。随后，使用排名值编码方法对基因表达数据进行进一步编码，以突出区分细胞状态的基因。

模型评估与比较

为了评估Geneformer模型的预测能力，研究使用了10折交叉验证策略，并与传统的机器学习模型（如随机森林和神经网络）进行了比较。研究发现，Geneformer模型在预测患者生存期方面表现优异，尤其是在不同患者亚组和肿瘤阶段中表现出一致的性能。通过Kaplan-Meier生存曲线和对数秩检验，研究验证了模型在患者分层和生存分析中的有效性。

结果与贡献

研究结果显示，Geneformer模型在预测患者生存期方面具有显著的优势，尤其是在不同的肿瘤类型和切除部位中表现出强大的预测能力。模型的**C-index（一致性指数）**为0.77，表明其在预测生存结果方面具有较高的准确性。此外，研究通过对患者进行风险分组，进一步验证了模型预测结果与实际生存结果之间的关联性。

结论与未来展望

研究成功地将Geneformer模型应用于大规模肿瘤数据的分析，展示了其在复杂生物数据分析中的潜力。文中强调，利用预训练的基础模型可以显著提高预测模型的性能，并指出未来的研究应探索更复杂的基因Transformer架构，可能结合多组学数据，并利用更大、更多样化的训练数据集。此外，研究建议在外部临床数据集上进一步验证模型，以确保其稳健性和普适性。

专业术语解释

• Transformer架构：一种深度学习模型架构，广泛用于自然语言处理和其他序列数据的分析。
• RNA测序（RNA-Seq）：一种用于分析基因表达的技术，通过测序RNA分子来确定基因的表达水平。
• Kaplan-Meier生存曲线：一种用于估计生存函数的统计方法，常用于生存分析。
• 对数秩检验（Log-Rank Test）：一种用于比较两个或多个组的生存分布的非参数统计检验。
• C-index（一致性指数）：一种用于评估模型预测准确性的指标，特别是在生存分析中。

通过本文的研究，Geneformer模型展示了其在癌症研究中的应用潜力，为未来的精准医学提供了有力的工具。