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충북대학교 동물의학연구소 Journal of Biomedical and Translational Research Journal of Biomedical and Translational Research 제20권 제1호
발행연도
2019.1
수록면
15 - 20 (6page)

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The incidence of stomach cancer has been found to be gradually decreasing; however, it remains one of the most frequently occurring malignant cancers in Korea. According to statistics of 2017, stomach cancer is the top cancer in men and the fourth most important cancer in women, necessitating methods for its early detection and treatment. Considerable research in the field of bioinformatics has been conducted in cancer studies, and bioinformatics approaches might help develop methods and models for its early prediction. We aimed to develop a classification method based on deep learning and demonstrate its application to gene expression data obtained from patients with stomach cancer. Data of 60,483 genes from 334 patients with stomach cancer in The Cancer Genome Atlas were evaluated by principal component analysis, heatmaps, and the convolutional neural network (CNN) algorithm. We combined the RNA-seq gene expression data with clinical data, searched candidate genes, and analyzed them using the CNN deep learning algorithm. We performed learning using the sample type and vital status of patients with stomach cancer and verified the results. We obtained an accuracy of 95.96% for sample type and 50.51% for vital status. Despite overfitting owing to the limited number of patients, relatively accurate results for sample type were obtained. This approach can be used to predict the prognosis of stomach cancer, which has many types and underlying causes.

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Yamashita K / 2011 / Genomic and epigenetic profiles of gastric cancer : potential diagnostic and therapeutic applications / Surg Today 41:24~38 google schola National Cancer Center google schola Irino T / 2017 / Gastric cancer in Asia : unique features and management / Am Soc Clin Oncol Educ Book 37:279~291 google schola Hu Y / 2013 / Can the incidence of gastric cancer be reduced in the new century? / J Dig Dis 14:11~15 google schola Sampson DL / 2011 / A comparison of methods for classifying clinical samples based on proteomics data: a case study for statistical and machine learning approaches / PLoS ONE 6:e24973 google schola

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