学习笔记：机器学习在癌症分子亚型分类中的应用——Cancer Cell 研究解析
1. 文章基本信息
- 标题：Classification of non-TCGA cancer samples to TCGA molecular subtypes using machine learning
- 发表期刊：Cancer Cell
- 发表时间：2025 年，第 53 卷，第 2 期
- 研究目标：
- 开发机器学习分类器，用于将非 TCGA 样本映射到TCGA 定义的分子亚型。
- 支持多组学数据整合（mRNA、DNA 甲基化、CNV、突变、miRNA），提高分类准确度。
- 提供标准化工具（Docker 容器化），使研究和临床应用更便捷。
2. 文章的主要行文思路
(1) 引言（Introduction）
- 介绍癌症传统分类方法（基于组织学和解剖学分类）的局限性。
- 介绍 TCGA 数据集在癌症亚型研究中的重要性。
- 说明当前分子亚型分类方法在非 TCGA 样本上的应用挑战。
- 提出研究目标：使用机器学习方法开发分类器，将非 TCGA 样本归类到 TCGA 定义的亚型。
(2) 方法（Methods）
- 数据来源：使用 TCGA 的多组学数据，包括 mRNA、DNA 甲基化、CNV、miRNA、突变数据。
- 机器学习方法：
- 使用五种 ML 方法（AKLIMATE、CloudForest、SKGrid、JADBio、subSCOPE）。
- 训练 8,791 个 TCGA 样本，涵盖 26 种癌症队列和 106 个分子亚型。
- 使用交叉验证评估模型性能，最终选出 737 个最优分类器。
- 外部验证：
- 采用 METABRIC 和 AURORA 乳腺癌数据集，测试模型的泛化能力。
(3) 结果（Results）
-
分类模型构建与性能评估：
- 统计不同数据类型对分类的贡献。
- 发现 mRNA 在大多数癌症亚型分类中起主导作用。
-
外部数据集验证：
- 评估不同 ML 方法在不同测序平台（RNA-seq vs. 微阵列）上的稳健性。
-
模型泛化能力：
- 发现 70 个样本足以预测分类器的最终性能。
- 研究不同癌症亚型对单一数据类型的依赖程度。
(4) 讨论（Discussion）
- TCGA 亚型分类的临床应用潜力：
- 预测新样本时，可提供标准化的癌症分子亚型信息。
- 未来可用于开发简化的癌症检测面板。
- 研究局限性：
- TCGA 数据可能未涵盖所有癌症亚型。
- 不同测序平台可能影响模型泛化能力。
(5) 结论（Conclusion）
- 研究提供了一个通用的分类框架，可用于非 TCGA 样本的 TCGA 亚型分类。
- 公开 737 个高性能分类器，可用于癌症检测和精准医学研究。
3. 文章的主要贡献
(1) 机器学习驱动的癌症分型
- 使用 5 种机器学习方法 训练 TCGA 数据：
- AKLIMATE
- CloudForest
- SKGrid
- JADBio
- subSCOPE
- 训练 412,585 个分类模型，最终筛选出 737 个最优模型。
- 提供 Docker 版本，保证可复现性和易用性。
(2) 多组学数据整合
- 研究分析了不同数据类型的贡献：
- mRNA 对大多数癌症亚型分类最关键。
- DNA 甲基化 在 LGG、GBM 等脑肿瘤分类中尤为重要。
- 突变数据（Mutations） 适用于黑色素瘤（SKCM）。
- 整合多种组学数据可提高分类准确度。
(3) 临床应用价值
- 提供 TCGA 亚型分类，提高癌症精准医学能力：
- 不同 TCGA 亚型的患者具有不同的预后和治疗策略。
- 例如：CMS1 结直肠癌（高 MSI-H）对 PD-1 免疫治疗敏感，而 CMS4 免疫排斥明显。
- 帮助医生和研究人员在新数据集中分类样本，指导精准治疗。
(4) 公开可用的工具
- 提供 Docker 容器，简化安装和使用。
- GitHub 代码公开，提高可复现性。
https://github.com/NCICCGPO/gdan-tmp-models
3. 作者的主要单位
| 单位 | 机构类型 | 研究重点 | 是否与临床相关 |
|---|---|---|---|
| Oregon Health & Science University (OHSU) | 医学中心 | 癌症基因组学、精准医学 | ✅ 高度相关 |
| University of California, San Francisco (UCSF) | 医学中心 | 肿瘤学、精准医学 | ✅ 高度相关 |
| Dana-Farber Cancer Institute (DFCI) | 癌症中心 | 肿瘤学、临床研究 | ✅ 高度相关 |
| MD Anderson Cancer Center (UTMDACC) | 癌症医院 | 癌症治疗、精准医学 | ✅ 高度相关 |
| National Cancer Institute (NCI) | 政府研究机构 | 癌症基因组、精准医学 | ✅ 高度相关 |
| The Broad Institute (MIT & Harvard) | 研究机构 | 癌症基因组、药物开发 | ✅ 高度相关 |
| University of California, Santa Cruz (UCSC) | 大学 | 计算生物学、生物信息学 | ❌ 主要是计算研究 |
| King Abdullah University of Science and Technology (KAUST) | 大学 | 计算机科学、机器学习 | ❌ 主要是算法，不直接涉及临床 |
📌 结论：
- 该研究团队涵盖了癌症精准医学、基因组学、计算生物学、机器学习等多个领域，保证了该研究的高临床相关性和计算分析的前沿性。
4. 如何使用 Docker 进行数据处理
(1) 安装 Docker
首先，确保服务器已安装 Docker：
docker --version # 确认安装
如果未安装，可以运行以下命令安装：
sudo apt update
sudo apt install docker.io -y
sudo systemctl start docker
sudo systemctl enable docker
(2) 克隆 GitHub 仓库
git clone https://github.com/NCICCGPO/gdan-tmp-models.git
cd gdan-tmp-models
(3) 拉取 Docker 镜像
docker pull nciccpo/gdan-tmp-aklimate:latest
docker pull nciccpo/gdan-tmp-cloudforest:latest
docker pull nciccpo/gdan-tmp-skgrid:latest
docker pull nciccpo/gdan-tmp-jadbio:latest
docker pull nciccpo/gdan-tmp-subscope:latest
(4) 准备输入数据
mkdir -p ~/gdan-input
mkdir -p ~/gdan-config
将**RNA-seq 表达数据（FPKM/TPM）**放入 ~/gdan-input/ 目录，并创建 YAML 配置文件 ~/gdan-config/config.yml：
model: aklimate
input_data:mRNA: /data/mRNA_expression.csv
output:results: /data/prediction_results.csv
(5) 运行 Docker 进行 TCGA 亚型预测
docker run --rm --cpus=64 \-v ~/gdan-input:/data \-v ~/gdan-config:/config \nciccpo/gdan-tmp-aklimate:latest /config/config.yml
📌 参数解释
--cpus=64：使用 64 核 CPU（可根据服务器性能调整）。-v ~/gdan-input:/data：映射输入数据目录到/data。-v ~/gdan-config:/config：映射 YAML 配置文件目录到/config。
(6) 查看预测结果
ls ~/gdan-input
cat ~/gdan-input/prediction_results.txt
或者：
import pandas as pd
df = pd.read_csv("~/gdan-input/prediction_results.csv")
print(df.head())
5. 结果解读
示例结果：
Sample_ID Predicted_TCGA_Subtype Confidence_Score
Sample_001 BRCA_LuminalA 0.95
Sample_002 LGG_IDH_Mutant 0.87
Sample_003 SKCM_BRAF_Mutant 0.92
📌 解读
Predicted_TCGA_Subtype：模型预测的 TCGA 亚型Confidence_Score（0-1）：置信度，越高表示分类越可靠- 如果置信度低（如 <0.7），说明该样本可能更偏向其他亚型或需要额外数据支持（如 DNA 甲基化）。
6. 结论
✅ 该研究基于 TCGA 数据，提供了精准的癌症亚型分类工具
✅ 支持 RNA-seq（mRNA）数据，适用于临床研究和精准医学
✅ 使用 Docker 容器化，保证可复现性，提供 737 个高性能分类器
✅ 有助于个性化治疗，如免疫治疗和靶向治疗策略的选择
📌 下一步
- 尝试用自己的 RNA-seq 数据跑一次分析
- 如果分类结果置信度较低，可考虑添加 DNA 甲基化或突变数据
- 如有问题，可以查看 Docker 日志：
docker logs <CONTAINER_ID>