基于代谢组学与机器学习整合策略的乳腺癌早期诊断生物标志物发现研究

为提升乳腺癌早期诊断效率，研究人员通过代谢组学分析结合机器学习(ML)技术，从228种代谢物中筛选出6种关键生物标志物，采用递归特征消除(RFE)和随机森林(RF)构建分类模型，岭分类器(Ridge Classifier)准确率达83%，为无创检测提供新思路。

　　

乳腺癌作为女性最高发的恶性肿瘤，其早期诊断对改善预后至关重要。研究团队从代谢组学工作台数据库(Metabolomics Workbench Database)获取228种血浆代谢物数据，通过统计检验评估正态性和方差齐性后，创新性地采用递归特征消除(RFE)结合随机森林(RF)分类器进行特征筛选，最终锁定6种具有强预测潜力的代谢物。分类阶段运用岭分类器(Ridge Classifier)实现83%的癌症/健康样本区分准确率。该研究不仅揭示乳腺癌特异性代谢重编程特征，更为开发高灵敏度诊断工具奠定基础。图文摘要生动呈现了"代谢物筛选-模型构建-临床验证"的研究路径。