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मौखिक कैंसर (ORCA) में म्यूकोसल नियोप्लास्टिक ऊतकों के भीतर का ट्यूमर माइक्रोएन्वायरनमेंट (TME) ट्यूमर-प्रवेशी लिंफोसाइट्स (TILs) द्वारा बहुत प्रभावित होता है। यहाँ, एक क्लस्टरिंग विधि का उपयोग किया गया जिसमें ORCA डेटा के CIBERSORT प्रोफाइल का उपयोग किया गया जो कैंसर जीनोम एटलस (TCGA) में सिर और गर्दन के कैंसर के मरीजों के सार्वजनिक रूप से उपलब्ध डेटा से फ़िल्टर किए गए थे, जहां मरीजों को क्लस्टरिंग-आधारित स्कोर और संबंधित जीवित रहने के पैटर्न के आधार पर बाइनरी जोखिम समूहों में पुनर्गROUPित किया गया। इस विश्लेषण के आधार पर, समूहों के बीच 22 में से 16 TIL अंशों में नैतिक रूप से उचित अंतरों की पहचान की गई। TIL अंश पैटर्न का उपयोग करते हुए एक गहरे न्यूरल नेटवर्क वर्गीकर्ता प्रशिक्षित किया गया। इस आंतरिक रूप से मान्यता प्राप्त वर्गीकर्ता का उपयोग अंतर्राष्ट्रीय कैंसर जीनोम संघ डेटा पोर्टल से एक अन्य व्यक्तिगत ORCA डेटा सेट पर किया गया, और मरीजों के जीवित रहने के पैटर्न को सटीक रूप से भविष्यवाणी की गई। दोनों जोखिम समूहों के बीच सात सामान्य भिन्न रूप से व्यक्त जीन प्राप्त किए गए। यह नया दृष्टिकोण TILs के TME में महत्व की पुष्टि करता है और कैंसर भविष्यवाणी के लिए एक नए गहरे शिक्षण दृष्टिकोण के उपयोग के लिए दिशा प्रदान करता है।
किम एट अल। (शुक्रवार,) ने इस प्रश्न का अध्ययन किया।