2024年10月8日，瑞典皇家科学院（The Royal Swedish Academy of Sciences）宣布，将2024年诺贝尔物理学奖（The Nobel Prize in Physics）授予美国科学家John J. Hopfeld和英裔加拿大科学家Geoffrey Hinton，以表彰他们“利用人工神经网络实现机器学习的基础性发现和发明“！
一个月以来，各界科研达人们，趁着机器学习技术荣获诺贝尔奖的热潮，纷纷发表了高分SCI文章！从各大TOP期刊发表的相关主题研究就可以看到 “人工智能和机器学习”的火热程度了！作为生信人，胡哥也非常高兴，自己整天宣传、推荐的方向终于获得权威认可了，有了这么强大的奖项来背书，机器学习肯定会越来越火！下面就跟胡哥来看几个用“机器学习”斩获的高分文章思路吧，码住学起来~
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1. 机器学习+预后模型
题目：肠道亚型作为局部进展期胃腺癌新辅助免疫化疗反应的生物标志物：来自一项前瞻性II期试验的见解
杂志：Clinical Cancer Research
影响因子：10.0
发表时间：2024年11月
摘要：目的：新辅助免疫化疗（NAIC）可显著诱导局部进展期胃腺癌（GAC）的病理消退。然而，目前仍缺乏特异性生物标志物来有效识别NAIC的受益患者。患者和方法：本研究为前瞻性、单组、Ⅱ期临床研究，采用NAIC （NCT05515796）治疗局部晚期胃癌。分析患者临床病理特征与新辅助治疗疗效的相关性。我们综合分析了来自104个样本（来自两个独立队列的75例患者）的批量RNA-seq数据和来自105个treatment-naïve GACs的scRNA-seq数据，以解读上皮和微环境特征与临床应答的关联。结果：两组患者均达到预设的主要终点：病理完全缓解（pathCR）率为30%，主要病理缓解（MPR）率为43%，且患者耐受性良好。对基线临床病理参数的分析显示，Lauren分型的肠道亚型是区分NAIC敏感性增加的关键特征。在机制上，DNA损伤修复（DDR）活性癌细胞的增加和肿瘤微环境中CLEC9A+树突状细胞（DC）的富集与肠道亚型GAC对NAIC的反应性增强相关。更重要的是，通过机器学习算法NaiveBayes，整合DDR活性癌细胞和CLEC9A+ DC的转录组特征，构建了一个肠道亚型特异性特征模型，该模型在多个独立的GAC队列中准确预测了NAIC的疗效。结论：肠道亚型是胃腺癌对NAIC敏感性增强的组织学生物标志物。肠道亚型特异性特征模型适用于指导局部晚期GAC患者的NAIC治疗。
2. 机器学习+诊断模型
题目：机器学习辅助循环肿瘤细胞的双模态SERS检测
杂志：Biosensors & Bioelectronics
影响因子：10.7
发表时间：2024年10月
摘要：从血液中检测循环肿瘤细胞（CTCs）已成为一种很有前景的癌症诊断方法。表面增强拉曼光谱（SERS）作为一种重要的CTC检测技术迅速发展，具有较高的灵敏度和选择性。编码SERS生物探针因其出色的特异性和利用拉曼信号识别肿瘤细胞的能力而受到关注。机器学习在生物医学应用方面也做出了重要贡献，尤其是在医学诊断方面。在本研究中，我们开发了一种结合编码SERS生物探针和机器学习模型的检测策略来识别CTC。设计双模态SERS生物探针，采用“鸡尾酒”法与肿瘤细胞共孵育。采用主成分分析（PCA）和随机森林分类算法构建CTC的识别模型。这种创新策略赋予SERS生物探针有效的磁分离和高灵敏度的CTC鉴定，即使在低浓度2个/mL的情况下。CTC的检出率高达98%，有效消除了外周血WBC的干扰。这种简单、高效的检测策略为CTCs的检测提供了新的途径，对肿瘤的诊断具有重要意义。
3. 机器学习+孟德尔随机化
题目：血浆蛋白质组谱揭示与骨质疏松相关的蛋白质和三种特征模式：一项前瞻性队列研究
杂志：Journal of Advanced Research
影响因子：11.4
发表时间：2024年10月
摘要：背景：探索与骨质疏松症相关的血浆蛋白，有助于了解其病理发展过程，识别新的生物标志物，筛选高危人群，并有助于发现有效的治疗靶点。目的：本研究旨在鉴定与骨质疏松症相关的潜在蛋白质，并从蛋白质组学角度探讨其潜在机制。方法：本研究纳入了英国生物样本库（UKB）中无骨质疏松的42,325名参与者，其中1,477人在随访期间发生了骨质疏松。我们使用Cox回归和孟德尔随机化分析来检验血浆蛋白和骨质疏松之间的关联。机器学习被用来探索对骨质疏松风险具有强预测能力的蛋白质。结果：在2919个血浆蛋白中，我们发现134个与骨质疏松显著相关，其中骨硬化蛋白（SOST），脂联素（ADIPOQ）和肌酸激酶b型（CKB）表现出强相关性。其中12种蛋白与股骨颈、腰椎和全身的骨密度（BMD） t值显著相关。孟德尔随机化进一步支持17种血浆蛋白与骨质疏松之间的因果关系。此外， FSHB、SOST和ADIPOQ在预测模型中显示出高度的重要性。利用由10个蛋白质构建的预测模型，我们实现了对骨质疏松发病的相对准确的预测（AUC = 0.803），预测时间长达5年。最后，我们从网络的角度识别了3个与免疫、脂代谢和卵泡刺激素（FSH）调节相关的骨质疏松相关蛋白模块，并阐明了它们在各种危险因素（吸烟、睡眠、体力活动、多基因风险评分（PRS）和绝经期）与骨质疏松之间的中介作用。结论：我们鉴定了一些与骨质疏松相关的蛋白质，并强调了血浆蛋白质通过三个主要途径影响其进展：免疫，脂质代谢和FSH调节。这为进一步了解骨量丢失的不同分子模式和发病机制提供了新的见解，可能有助于加强骨量丢失的早期诊断和长期监测。
4. 机器学习+环境
题目：中国城市景观火灾PM2.5与病因特异性心血管疾病住院率的关系
杂志：Nature Communications
影响因子：14.7
发表时间：2024年11月
摘要：人们对源自景观火灾的PM2.5对健康的影响越来越感兴趣。我们进行了一项时间序列研究，以调查中国184个主要城市的景观火灾PM2.5每日暴露与心血管事件住院之间的关联。我们开发了一个机器学习模型，将化学传输模型的输出结果、气象信息和观测的空气污染数据相结合，以确定景观火灾PM2.5的日浓度。此外，我们拟合了准泊松回归，以评估各城市景观火灾PM2.5浓度与心血管住院之间的关联，并进行了随机效应荟萃分析，以汇总各城市的估计值。在全国范围内，景观火灾PM2.5浓度每升高1 μg/m3，当日心血管疾病、缺血性心脏病和缺血性卒中的住院人数分别增加0.16%（95%置信区间：0.01% ~ 0.32%）、0.28%（0.12% ~ 0.44%）和0.25%（0.02% ~ 0.47%）。即使在对PM2.5的其他来源进行校正后，上述关联仍然显著。我们的研究结果表明，景观火灾PM2.5水平的短暂升高可能会增加心血管疾病的风险。
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