基于自动修剪与稀疏聚类的生物医学数据分析优化方法研究

本研究针对生物医学高维数据聚类分析中参数调优困难的问题，开发了自动修剪稀疏聚类方法（ATSC），通过自动确定最佳聚类数k、修剪系数α和稀疏参数s，显著提升了白血病、NCI-60和脑肿瘤数据集分类准确率（CER最低达0%），为复杂生物医学数据分析提供了高效工具。

　　

在生物医学研究领域，高维数据分析一直是个巨大挑战。基因表达谱、代谢组学等复杂数据集常常包含大量噪声、冗余特征和异常值，传统聚类方法如k-means在处理这类数据时表现欠佳。更棘手的是，确定最佳聚类数k和调整修剪参数α、稀疏参数s往往需要反复试验，这个过程既耗时又依赖研究者经验。这种现状严重制约了生物标记物发现、患者分层等关键研究的进展。

针对这一系列难题，研究人员在《Computers in Biology and Medicine》发表了创新性解决方案。他们开发了自动修剪稀疏聚类方法（Automated Trimmed and Sparse Clustering, ATSC），该方法整合了修剪聚类（剔除异常值）和稀疏聚类（特征选择）的优势，能自动确定最优参数组合。研究团队将这一方法集成到R/Bioconductor软件包evaluomeR中，使其更便于生物医学研究者使用。

研究采用了三项关键技术：1）基于稳定性（Jaccard系数）和质量（Silhouette宽度）指标的自动k值确定算法；2）通过置换检验确定LASSO惩罚项边界s；3）迭代优化确定修剪比例α（默认α_max
=0.1）。所有分析均在预处理后（包括PCA和高度相关特征去除）的基因表达数据集（白血病、NCI-60和脑肿瘤）上进行验证。

【ATSC方法设计】
研究提出的ATSC工作流包含六个关键步骤：数据预处理→初始k值确定→最优s值计算→最佳α选择→执行修剪稀疏聚类→最终k值确认。方法创新性地将Witten和Tibshirani的稀疏聚类（通过L₁
惩罚选择特征）与Cuesta-Albertos的修剪聚类（通过α参数排除异常值）相结合，采用CLARA作为默认聚类算法。

【白血病数据集验证】
在包含B-ALL、T-ALL和AML三类样本的白血病数据中，ATSC自动确定s=7.24，α=0.07（α_max
=0.1时），识别出真实类别数k=3，CER仅3.94%。当放宽至α_max
=0.25时，α自动调整为0.2，CER降至0%，所有类别灵敏度达100%。相比之下，Clest和WRSK的CER分别为3.76%和25.23%。

【NCI-60数据集表现】
在8类癌症细胞系数据中，ATSC（α_max
=0.1）准确识别k=7（接近真实类别数），CER为14.14%；当α_max
增至0.25时，k=8与金标准完全匹配，CER降至11.82%。Clest和WRSK分别错误识别k=4和k=6，CER高达28.42%和18.96%。

【脑肿瘤数据分析】
对四种脑肿瘤类型（室管膜瘤、胶质母细胞瘤等）的数据，ATSC和Clest均识别k=3（真实k=4），CER分别为11.21%和12.64%，而WRSK错误识别k=8导致CER升至19.75%。值得注意的是，ATSC将胶质母细胞瘤和毛细胞星形细胞瘤归为一类，这具有生物学合理性——两者均源自胶质细胞。

这项研究的重要意义在于：1）首次实现了修剪和稀疏聚类参数的自动优化，将复杂参数调整过程从数小时缩短至分钟级；2）在保持方法严谨性的同时大幅提升了可用性，使不具备深厚计算背景的生物医学研究者也能进行高级聚类分析；3）通过三个真实数据集验证，证明ATSC在识别真实生物类别方面优于现有方法（Clest和WRSK）。特别是当调整α_max
时，ATSC在白血病和NCI-60数据集中均达到与金标准完全一致的分类效果。

研究也存在一定局限：计算复杂度较高，处理超高维数据时可能面临性能挑战；初始k值的选择会影响后续参数优化；对特殊分布数据的适应性有待验证。未来研究可探索并行计算加速、集成更先进的离群值检测算法，以及扩展支持更多聚类验证指标。这些改进将进一步提升ATSC在精准医学和转化研究中的应用价值。