真不愧是清华大学高等学府，在这个神仙打架的时代，医学领域发文一篇卷过一篇，发文难度一天比一天大，普通课题组可能几年都出不了一篇10分+的文章，而这个清华大学本科生，发了一篇NC，IF 14.7，科研生涯直接开挂！
大海哥也想知道，这位大神到底是靠什么发的NC？我们一起来看：该作者首先采用靶向代谢组学分析了702份血浆样本，利用机器学习分析揭示了10种代谢物组成的胃癌诊断模型，揭示了胃癌的代谢特征，并确定了两种不同的生物标志物组，为胃癌的早期发现和精准医疗提供了新的方法。
看到这里是不是觉得其实也不是很难？而且本文代码公开，代谢组+机器学习，想复现也并不是很难，有意向的小伙伴们可以行动起来了！而且诺奖公开以来，机器学习热度飙升，趁此时机发文是个不错的选择！顺便说一句，如果数据分析、文章复现方面有困难，随时可以来找大海哥帮忙哦~
定制生信分析
云服务器租赁
加微信备注99领取使用
l题目：代谢组学机器学习预测胃癌的诊断和预后
l杂志：Nature Communications
l影响因子：IF=14.7
l发表时间：2024年2月
请前往文末获取文献DOI哦~
文章背景
胃癌（GC）是世界范围内的高致死率肿瘤。早期诊断对于通过促进及时干预来改善临床结果至关重要。然而，诊断GC的金标准，即内镜检查，既侵入性又昂贵，限制了其临床应用。因此，迫切需要具有高灵敏度和特异性的无创检测方法。此外，通过预后监测及时进行疾病管理有助于改善临床结果。目前，临床预后预测在很大程度上依赖于外科医生基于各种临床适应症的经验判断，包括肿瘤位置、TNM分期信息和组织病理学，其准确性有限。因此，开发一种更精确的方法来预测患者的结果，并将他们分为不同的风险组，以进行适当的干预是至关重要的。
研究思路
研究结果
1、患者、数据收集和研究设计
研究概述图如下：
图1
2、GC患者的重编程血浆代谢景观与非GC对照组的比较
作者为了表征GC的血浆代谢重编程，对GC患者和NGC患者进行了代谢组学分析（图2）。
图2
3、基于血浆代谢组的GC诊断机器学习预测模型
接下来，作者利用自己获得的重新编程的代谢谱来开发创新的癌症诊断方法。在本研究中，机器学习用于开发预测临床状态的模型（图3）。
图3
4、预后模型在预测GC患者预后方面优于临床参数
由于精确的预后可以实现精确的干预，并有利于临床患者的治疗结果，因此作者也试图开发一种机器学习衍生的预后模型（图4）。
图4
文章小结
作者采用多中心临床队列来研究GC患者和对照组之间血浆代谢变化，并确定具有潜在诊断和预后价值的循环代谢物，利用机器学习算法分析代谢组学数据，进一步开发两种生物标志物面板，总之，本研究展示了应用机器学习代谢组学在促进GC早期检测和精准医学方面的独特优势，从而为未来的临床翻译提供了潜力。因此想中标国自然的小伙伴们注意了，一个有意义的课题方向是关键，其次新颖的方案和思路，最后结合完美的生信分析手段，三者结合才能打造“金牌”SCI，恰好这三点大海哥都能胜任！需要帮助的宝子们快来滴滴我吧~
医学海公众号持续为大家带来最新科研思路，想复现这种思路或者定制更多创新性思路欢迎直接call大海哥，竭诚为您的科研助理！
最新热点思路
文献思路复现
创新思路设计
服务器租赁
往期推荐
我缺的是Nat Commun吗？我缺的是撬动它的王炸思路！暨南大学团队：微生物组+代谢组学+转录组，这热点把握度，绝了！
超绝思路新鲜出炉！直接平地起高楼？准备好迎接国立成功大学林世杰团队“铁死亡+线粒体”把“毛坯”秒变“精装”的科研震撼吧！
原文链接：https://doi.org/10.1038/s41467-024-46043-y
