本文介绍了一项使用机器学习算法识别间变性甲状腺癌(ATC)新型生物标志物和免疫浸润特征的研究。该研究发表在2023年9月的《Journal of Endocrinological Investigation》上,IF为5.4。通过对GEO数据库中的RNA测序数据进行分析,研究人员鉴定出425个差异表达基因,并利用LASSO和SVM-RFE算法确定了4个ATC特征基因(ADM、PXDN、MMP1和TFF3)。这些基因在诊断、药物敏感性和免疫微环境中具有潜在价值,可能成为ATC诊断和治疗的生物标志物。