Возможности регрессионных методов для моделирования и прогнозирования эффективности лекарств по генетических данным клеточных линий

Ежегодно в мире диагностируется рак более, чем у 10 миллионов пациентов. При этом, по статистике, рак является одной из основных причин смертности в мире: до 20% больных умирают. На текущий момент не существует универсального лечения данного заболевания. В связи с этим, выбор необходимой методики лечения для каждого пациента является важным этапом, так как в противном случае лечение может не дать никакого эффекта при серьезной стоимости лечения. Кроме того, будет потеряно время, потраченное на лечение. И что самое страшное, неподходящее лекарство с большой вероятностью нанесёт дополнительный ущерб организму пациента. За последние несколько десятков лет все успехи в онкологии были достигнуты в основном за счет появления большой группы новых видов препаратов, направленных на подавление жизненно важных свойств раковых клеток. Помимо этого, оказалось, что для двух разных пациентов с одним и тем же типом рака эти препараты действуют по-разному, и это поставило проблему индивидуального подбора препарата для конкретного пациента. В данной работе исследуются возможности различных регрессионных моделей для предсказания эффективности лечения конкретным лекарством. Для этого, в ходе экспериментов применяется специализированная процедура отбора регрессионных моделей, которые в последствии применяются для прогнозирования результата лечения пациента и оценки точности классификации пациентов на ответчиков и неответчиков. В результате проведённых экспериментов сделан ряд выводов о том, как работают различные регрессионные модели для данной задачи, как влияют различные виды регуляризации в прогнозирующих моделях. Кроме того, для большинства наборов данных были построены модели, предсказывающие эффективность лечения с точностью, превышающей результаты предыдущих работ. Помимо этого, удалось выделить признаки, характеризующие пациентов, которые играют наиболее важную роль в процессе прогнозировании результата лечения.