Finansavimas

Glioblastomos (GBM) - vieni dažniausių ir agresyviausių žmogaus galvos smegenų navikų. GBM sergančių pacientų išgyvenamumo prognozė yra labai prasta. Kiekvienas navikas turi labai skirtingą atsaką į gydymą, todėl GBM skirstomos į labiau homogeniškas grupes, kurioms galima taikyti aiškesnę gydymo strategiją ir taip pagerinti pacientų išgyvenamumą. (Bernstock et al., J Neurosurgery 2019). Remiantis iRNR raiškos profiliu GBM yra skirstomos į 4 potipius: klasikinį, mezenchiminį, pronervinį ir nervinį (Verhaak et al, Cancer Cell 2010). Šiuo metu Lietuvoje, kaip ir visame pasaulyje GBM diagnostika atliekama remiantis Pasaulio sveikatos organizacijos gairėmis, kuriose GBM tipavimas vis dar nėra įtrauktas. (Louis et al., Acta Neuropathologica 2016) Nors praktikoje taikomi keletas skirtingų tyrimų metodų, vienos aiškiai apibrėžtos GBM potipio nustatymo metodikos nėra. Tokios metodikos sukūrimas leistų lengviau lyginti skirtingų tyrėjų gautus duomenis ir supaprastinti vykdomus mokslinius tyrimus. Šio projekto tikslas yra sukurti informatyviausių genų atrankos ir glioblastomų potipių klasifikavimo algoritmą panaudojant mašininio mokymo metodus. Pagrindinis projekto uždavinys yra atrinkti informatyviausius genus ir nustatyti glioblastomos potipį panaudojant mašininio mokymo metodus. Sukurtas algoritmas leis nustatyti glioblastomos potipį naudojant informatyviausius paciento genų rinkinio iRNR raiškos duomenis. Algoritme bus naudojami požymių atrankos ir mašininio mokymo klasifikavimo metodai.