甲状腺癌是近20年来发病率增长最快的实体恶性肿瘤，以平均每年6.2%的水平增加，是女性恶性肿瘤中第五大常见癌症。新发病例中80%为甲状腺乳头状癌（Papillary thyroid cancer，PTC）。目前临床所用的检查要领存在假阳性、假阴性、辐射袒露以及太过诊断等缺点。已有研究讲明，肿瘤发生及生长通常陪同着糖基化的改变。澳门新葡平台网址8883功效糖组学实验室李铮教授团队利用凝集素芯片技术研究了PTC患者术前术后、甲状腺良性结节患者（Benign thyroid nodule，BTN）以及康健志愿者（Healthy volunteer，HV）的唾液糖卵白糖型。基于唾液糖卵白糖型数据，运用多种机械学习算法构建PTC诊断模型，评估并探讨唾液糖卵白糖型作为 PTC 患者诊断及预后标志物的意义。相关研究结果于近日发表于International Journal of Biological Macromolecules，我校为第一署名单元和通讯单元。

人们对于甲状腺癌的早期诊断及其治疗早已争论不休。甲状腺癌手术的切除规模也存在争议：一些研究人员提倡甲状腺半切除或全切除手术，有些人提倡预防性的颈部中央淋投合清扫，而少部门人推荐淋投合切除手术。本团队聚焦临床问题，以大量差异类型的临床数据为基础，借助统计学分析、生物信息学等工具，对数据进行相应的处置惩罚，进行机械学习，建设诊断和预后预测模型，为医生与患者提供更多的资助。近年来，癌症的病理学特征、分子诊断和预后也与机械学习联系了起来，其本质上是大型数据集与特定类此外机械学习要领之间的相互作用，其中心思想是对大数据分析并获取纪律，建设模型，利用其对未知数据进行预测。

本研究从唾液检测入手，利用凝集素芯片技术研究了与甲状腺癌相关的特异糖型，并建设了五个机械学习模型来评估唾液糖型作为PTC筛查的生物标志物的准确率。同时，还探讨了唾液糖型作为PTC患者预后的潜在生物标志物的可能性。本研究共收集了105例唾液样本，利用凝集素芯片技术对样本进行逐一检测，并盘算其对应的37种的归一化荧光强度值，筛选出各组间差异表达的凝集素并进行验证。随后将HV、BTN、PTC样天职为训练集与测试集，在训练集中输入所有特征（37个凝集素的NFIs）和案例标签，划分构建了K最近邻算法（KNN）、多层感知机（MLP）、逻辑回归（LR）、随机森林（RF）和支持向量机（SVM）五个机械学习模型，将输出的预测结果与测试集标签进行比对，利用混淆矩阵图盘算其准确率、灵敏度、特异性、查准率及查全率等，同时结合AUC来权衡算法体现。

本研究发现在测试集中，体现最佳的模型为SVM 模型，其AUC值到达 0.94，敏感度为 0.92，特异性为 0.96，查全率为93.94%，查准率为 82%，准确率为 92%。另外，比力了26对PTC患者手术前后唾液糖型的差异并评估了术后恢复水平。相比术前，有6种凝集素识此外唾液糖型皆有恢复至HV水平的趋势。

澳门新葡平台网址8883硕士生任夏萌和师资博士后舒健为论文配合第一作者，李铮教授为通讯作者，该研究获得了国家自然科学基金 (32101030）、陕西省自然科学基金（2021JQ-446）以及中国博士后科学基金 (2020M673628XB) 的资助。