Unraveling risk factors and transcriptomic signatures in liver cancer progression and mortality through machine learning and bioinformatics

มีหลักฐานในมนุษย์ระยะต้น เช่น case series หรือกลุ่มตัวอย่างขนาดเล็ก ที่กำลังสำรวจประโยชน์ที่เป็นไปได้

• ระดับ A · หลักฐานทางคลินิกค่อนข้างแข็งแรง
• ระดับ B · หลักฐานทางคลินิกที่กำลังเติบโตและมีสัญญาณเชิงบวก
• ระดับ C · งานวิจัยในมนุษย์ระยะต้นที่กำลังสำรวจประโยชน์
• ระดับ D · รากฐานทางวิทยาศาสตร์จากห้องปฏิบัติการและสัตว์ทดลอง
• กำลังศึกษาเพิ่มเติม · หัวข้อใหม่ที่นักวิจัยกำลังสำรวจอย่างต่อเนื่อง

บทคัดย่อ (ต้นฉบับภาษาอังกฤษ)

Liver cancer (LC) is the second leading cause of cancer-related deaths globally, yet the molecular mechanisms linking its progression with associated risk factors (RFs) remain poorly understood. To address this, we developed an integrative multi-stage framework combining bioinformatics, machine learning-based feature selection, survival modeling, and network analysis to identify robust biomarkers and pathways involved in LC progression. Unlike conventional biomarker discovery approaches, our strategy integrates multi-cohort transcriptomic and clinical datasets, enhancing robustness and reliability of findings. Initially, differentially expressed genes were identified from three Gene Expression Omnibus datasets for LC and its RFs. Next, using shared biomarkers, we constructed a gene-disease association (diseasome) network, revealing 230 unique genes, including 126 shared between LC and liver cirrhosis. Subsequently, RNA-seq and clinical data from The Cancer Genome Atlas (TCGA) were analyzed through combined and multivariate Cox survival models, identifying 70 prognostic genes. Among these, we identified RGS5, SULT1C2, CSM3, and CXCL14 as consistent survival-associated markers. Functional investigation of the 70 genes using enrichment and protein-protein interaction networks uncovered ten hub genes involved in key oncogenic pathways, including Oocyte meiosis, Lysine degradation a

ระดับหลักฐาน

มีหลักฐานในมนุษย์ระยะต้น เช่น case series หรือกลุ่มตัวอย่างขนาดเล็ก ที่กำลังสำรวจประโยชน์ที่เป็นไปได้

ดูงานวิจัยทั้งหมดที่เกี่ยวข้อง

กรองห้องสมุดงานวิจัยด้วยชื่อเรื่อง ชื่อผู้เขียน หรือปีที่ตีพิมพ์ของงานวิจัยนี้