【摘 要】
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癌症患者的生存预测影响其医疗方案的选择和医疗资源的投入,现有方法借助神经网络处理高维基因表达数据以准确预测患者生存概率。然而,欧式距离的基因表达矩阵完全忽视了生物大分子之间本应存在的图结构相互作用信息。事实上,生物大分子之间的相互作用网络是决定一系列生命过程方向和功能的关键。考虑到蛋白质是生命活动的主要承担者,本文认为其相互作用网络能够补充更多的患者信息。为此,本文针对图结构的患者基因表达网络,提
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癌症患者的生存预测影响其医疗方案的选择和医疗资源的投入,现有方法借助神经网络处理高维基因表达数据以准确预测患者生存概率。然而,欧式距离的基因表达矩阵完全忽视了生物大分子之间本应存在的图结构相互作用信息。事实上,生物大分子之间的相互作用网络是决定一系列生命过程方向和功能的关键。考虑到蛋白质是生命活动的主要承担者,本文认为其相互作用网络能够补充更多的患者信息。为此,本文针对图结构的患者基因表达网络,提出了一种基于图卷积神经网络（Graph Convolutional Networks,GCN）的泛癌患者生存概率预测算法CSnet,主要工作如下:首先,本文阐述了生存预测算法的研究背景、意义和现状,介绍了几种代表性的生存预测算法和GCN在癌症领域的一些应用。然后,本文提出了一种基于GCN的泛癌患者生存预测算法CSnet,该方法的核心在于将一个生存预测任务转化为癌症患者的图分类任务。为实现这个图分类任务,本文首先需要利用蛋白质-蛋白质相互作用网络（Protein–Protein Interactions,PPI）的先验知识和癌症患者的基因表达数据为每一位病人构建一个有权无向图。接着,CSnet会提取病人图数据的特征并预测不同时间段患者的存活概率。此外,本文借助排名损失函数和离散时间生存模型构建了一个混合损失函数来拟合患者真实的生存概率分布,其中排名损失函数通过学习患者间生存排名的差异来提升生存预测准确性。同时,本文使用沙普利值计算了输入特征对长\短期生存决策的贡献。最后,在16种不同类型癌症的5991名患者组成的泛癌数据集上进行了实验,与其他方法的对比结果表明,本文提出的方法CSnet在时间相关一致性指数!!"的评价指标上具有竞争力。本文的主要贡献是:（1）本文为癌症患者构建了图结构的基因表达网络,并提出了一种基于GCN的生存预测算法CSnet。CSnet让神经网络模型同时捕获患者基因表达网络中节点的特征和节点间的联系,从而增强模型的学习能力;（2）本文在离散时间生存预测模型中引入排名损失函数,通过学习泛癌患者间的生存排名来提高生存预测准确性;（3）本文使用沙普利值为模型提供可解释性,通过生物过程富集实验说明了模型在进行患者短期和长期生存概率决策时依赖基因和生物学过程。
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