Análisis comparativo de clasificadores para la detección de subtipos de cáncer

En la actualidad el cáncer es una de las primeras causas de muerte a nivel mundial, en la ingeniería el aprendizaje automático se está utilizando para analizar datos y aprender de ellos, consecuentemente son capaces de predecir o sugerir, y está teniendo un alto impacto en los avances tecnológicos médicos. El objetivo de este trabajo es realizar un análisis comparativo para la detección de los subtipos de un cáncer, la investigación inicia con la selección del tipo de cáncer, el cual se seleccionó el cáncer de mama, posteriormente se caracterizó los subtipos del cáncer obteniendo 4 subtipos los cuales son, Luminal A, Luminal B, Basal o triple negativo y el tipo de cáncer enriquecido con Her2. Posteriormente se realizó la clasificación siendo los clasificadores Support Vector Machines, K-Nearest Neighbor y Naive Bayes los seleccionados, además se utilizaron los datos obtenidos del bioproyecto GSE10886 que contiene 200 muestras de tejido tumorosos generados en GEO2R (Herramienta que analiza datos genómicos). Los resultados obtenidos de los indicadores precisión, error, sensibilidad y especificidad de los clasificadores son SVM (97%, 3%, 95%, 99%) , siendo el que obtuvo mejor performance en comparación al clasificador KNN(88%, 12%, 89%, 96%) y del clasificador NB (90%, 10%, 89% y 98%) respectivamente, demás se obtuvo el tiempo de respuesta de la ejecución de los clasificadores siendo del clasificador SVM 0.36 segundos, 2.79 segundos del clasificador KNN y 0.33 segundos del clasificador Naive Bayes. Finalmente se concluyó que el clasificador que obtuvo mejor performance en los resultados evaluados es el clasificador SVM con un 97% de precisión, 3% de error , 95% de sensibilidad y un 99% de especificidad y por último el clasificador con menos tiempo de respuesta fue el clasificador Naive Bayes con 0.33 segundos.TesisInfraestructura, Tecnología y Medio Ambient

Variance-based Feature Selection for Classification of Cancer Subtypes Using Gene Expression Data

© 2018 IEEE. Classification in cancer has traditionally relied on feature selection by differential expression as a first step, where genes are selected according to the strength of evidence for a consistent difference in expression level between classes. However, recent work has shown that many genes also differ in the variance of their gene expression between disease states, and in particular between cancers of different types, prognosis, or stages of development. Features selected based on increased variance in cancer or differences in variance between tumours of differing prognosis have been used to successfully predict tumour progression or prognosis within the same cancer type, and to classify cancer subtypes in cases where there is an overall increase in variance in one class over the other. Here, we apply feature selection by differential variance to the more general problem of classification of cancer subtypes. We show that classifiers using features selected by differential variance are able to distinguish between clinically relevant cancer subtypes, that these classifiers perform as well as classifiers based on features selected by differential expression, and that combining the two approaches often gives better classification results than either feature selection method alone