CHẨN ĐOÁN BỆNH UNG THƯ PHỔI DỰA TRÊN BIỂU HIỆN GEN

Abstract

Ung thư phổi là một trong những nguyên nhân gây tử vong hàng đầu trên thế giới, với số ca mắc và tử vong rất cao mỗi năm. Tại Việt Nam, căn bệnh này cũng đứng thứ hai về tỷ lệ mắc mới và tử vong. Trước thực trạng đó, đề tài “Chẩn đoán ung thư phổi dựa trên biểu hiện gen” đã được thực hiện nhằm áp dụng dữ liệu biểu hiện gen và các thuật toán học máy để cải thiện khả năng phát hiện bệnh. Dữ liệu nghiên cứu được thu thập từ TCGA-LUSC, qua quá trình tiền xử lý và sử dụng kỹ thuật DEGs để chọn lọc các đặc trưng gen quan trọng. Sau đó, các mô hình học máy như Random Forest, Support Vector Classifier, Logistic Regression, CatBoost và thuật toán học sâu Long Short-Term Memory đã được thử nghiệm để dự đoán ung thư phổi, trong đó CatBoost cho kết quả tốt nhất với độ chính xác 99.1%. Kết quả này cho thấy tiềm năng lớn của việc ứng dụng dữ liệu biểu hiện gen và học máy trong chẩn đoán ung thư, đồng thời mở ra hướng đi mới cho y học cá nhân hóa trong điều trị bệnh. Từ khóa: Ung thư phổi, Biểu hiện gen, Phân tích DEGs, Máy học.