基于配对样本与通路锚定的MLOps框架提升小队列转录组机器学习稳健性的模型分类研究

本研究针对罕见病小队列样本量不足导致转录组机器学习分类器易过拟合的问题，开发了一种整合配对样本动态分析、N-of-1通路富集与MLOps工作流的创新框架。在乳腺癌和鼻病毒感染微队列中，该方法实现了90%以上的精确度与召回率，较传统方法提升约14.5%的准确率，为罕见病精准医疗提供了可扩展的转录组分类解决方案。

　　

在全球约6.5万种人类疾病中，近90%属于罕见病或低频疾病，累计影响超过4亿人口。这类疾病由于患者数量稀少，难以组建大规模研究队列，严重制约了基于转录组学的机器学习模型开发。传统分类器通常需要每组超过100个样本才能在高维转录本数据中达到临床可用的精度，而面对仅约20个样本的微队列时，过拟合问题几乎不可避免。这一困境使得罕见病精准医疗的发展步履维艰。

为了突破这一瓶颈，由Mahdieh Shabanian、Nima Pouladi等研究人员在《JMIR Bioinformatics and Biotechnology》上发表的研究，提出了一种融合三大创新策略的分类框架：通过配对样本转录组动态分析控制个体内变异，利用N-of-1通路分析将高维特征转化为生物学可解释的通路特征，并引入MLOps工作流实现模型持续优化与可重复性验证。

研究采用了两组微队列数据：一组为人类鼻病毒感染队列（16例训练集/3例测试集），区分症状组与无症状组；另一组为乳腺癌队列（27例训练集/9例测试集），区分TP53与PIK3CA基因突变类型。关键技术方法包括：从NIH公共数据库获取配对的转录组数据；采用三种特征转换策略（单样本表达量、配对样本log₂折叠变化、N-of-1通路Wilcoxon分析）；通过随机森林分类器结合Weights & Biases平台进行超参数优化与交叉验证；利用平均不纯度减少评估特征重要性，并进行回溯性特征剔除分析验证关键特征贡献度。

研究结果

性能表现显著提升

在乳腺癌测试集上，N-of-1通路分析方法达到90%的精确度与召回率，较单样本设计提升12%；在鼻病毒五折交叉验证中，折叠变化模型取得92%精确度与90%召回率。MLOps工作流带来约14.5%的准确率提升，且通路特征模型显示出更低的交叉验证标准差，表明稳定性更优。

关键特征识别与验证

研究识别出42个鼻病毒响应关键基因集与21个乳腺癌突变相关通路。回溯性剔除Top20特征导致模型准确率下降约25%，证实这些通路特征对分类决策具有核心贡献。特征稳定性分析显示，通路级特征的杰卡德重叠系数与斯皮尔曼排名相关性均优于基因级特征。

生物学意义解析

TP53与PIK3CA突变区分具有重要临床意义：前者多见于雌激素受体阴性肿瘤且预后较差，后者则指导PI3K/mTOR靶向治疗。通路特征将转录本信号转化为三元激活状态（上调/下调/未改变），捕获了生物学机制而非基因噪声，为临床分型提供了解释性依据。

结论与讨论

该研究证实了整合个体内动态分析、知识驱动的特征降维与可重复MLOps工作流在微队列分类中的有效性。配对样本设计通过控制遗传与环境变异显著提升信噪比，而通路级特征在保留生物学意义的同时实现了维度压缩。尽管最佳特征表示方法（折叠变化vs通路）因疾病生物学特性而异，但双样本策略始终优于单样本设计。

研究局限性包括模型比较仅集中于随机森林，未探索迁移学习与深度学习融合方案，且结论基于有限数据集。未来需通过更大规模配对队列验证泛化能力，并拓展至多组学数据整合。该框架为罕见病转录组分类提供了可扩展、可解释的解决方案，推动了微小队列机器学习模型在精准医疗中的应用范式革新。