基于五基因表达谱的肝细胞癌精准诊断模型构建及跨数据集验证

为解决肝细胞癌(HCC)早期诊断难题，研究人员创新性应用科尔莫戈罗夫-阿诺德网络(KAN)技术，从GSE25097数据集筛选出VIPR1、CYP1A2等5个关键基因标志物，开发出准确率达99%的检测公式。该模型在6个独立数据集中保持>90%准确率，为HCC早诊提供高解释性、低计算复杂度的新工具。

　　

肝细胞癌(HCC)作为全球癌症相关死亡的主因之一，现有诊断方法如影像学检查和甲胎蛋白(AFP)检测对早期病变敏感性不足。研究团队另辟蹊径，通过活检样本转录组分析，运用科尔莫戈罗夫-阿诺德网络(KAN)算法，从GSE25097数据集淬炼出VIPR1、CYP1A2、FCN3、ECM1和LIFR这五个基因表达特征，构建出犹如"分子指纹"的检测公式。这个简洁优雅的数学模型不仅在原始测试集实现99%的惊人准确率，更在六个异源数据集中保持90%以上的稳定表现，完美克服了传统机器学习模型泛化性差、计算复杂高的痛点。该突破性进展不仅为HCC早诊提供了可解释性强、临床易推广的新工具，更揭示了这组基因标志物在肝癌发生中的关键调控作用，为后续机制研究和液体活检开发奠定基础。