title: The clinical and biochemical predictors of cancer immunotherapy toxicity
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Новик Алексей Викторович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Novik Aleksej Viktorovic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Наймушина Полина Андреевна
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Najmusina Polina Andreevna
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Жукова Наталья Владимировна
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Zukova Natala Vladimirovna
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2023-04-06T21:47:46Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2023-04-06T21:47:46Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2022
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 049084
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/39572
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: Токсичность ингибиторов контрольных точек иммунного ответа в ряде случаев может быть крайне тяжелой и даже приводить к летальному исходу. Одной из актуальных задач в настоящее время является поиск предиктивных маркеров токсичности иммунотерапии. Предиктивные маркеры токсичности могут прояснить подход к стратификации пациентов, нуждающихся в иммунотерапии, позволить принимать более индивидуализированные клинические решения. В данной работе предпринята попытка построить прогностическую модель развития иммуноопосредованных нежелательных явлений с использованием статистического метода деревьев классификации (регрессионных деревьев) Регрессионные деревья  – это метод классификационного анализа, позволяющий предсказывать принадлежность объектов к тому или иному классу в зависимости от соответствующих значений признаков, характеризующих объекты. Модель дает ответ на вопрос, каким будет прогнозируемое значение переменной «иммуноопосредованные осложнения» при известных значениях предикторов. Реализация этой задачи заключается в поиске таких предикторов, которые являются наиболее информативными по отношению к целевой переменной. Наиболее значимыми параметрами (из изучаемых 15 показателей) алгоритмом были отобраны следующие атрибуты: PD-L1 (на иммунных клетках), CPS, PD-L1 (на опухолевых клетках), возраст.  На основе построенного дерева классификации возможно создание программы, позволяющей проводить классификацию по вероятности иммуноопосредованных осложнений у конкретного пациента, согласно его клиническим и лабораторным данным.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: The toxicity of checkpoints inhibitors can be  severe and even lead to death.  Nowadays one of the urgent challenges is searching for predictive markers of immunotherapy toxicity.  Predictive markers of immune-related toxicity may clarify the approach to stratification of patients receiving immunotherapy, providing more individualized clinical decisions.  In this work, an attempt was made to build a predictive model for the development of immune-related adverse events using the statistical method of classification (regression) trees.  Regression tree is a method of a classification analysis that allows to predict the belonging of objects to a particular class, depending on the corresponding values ​​of the features that characterize the objects.  The model answers the question: what the predicted meaning of the variable "immune-related adverse events" will be based on the known meanings ​​of the predictors.  The implementation of this task is to find predictors that are the most informative in relation to the target variable.  The following attributes were selected by the algorithm as the most significant parameters (out of the 15 parameters studied): PD-L1 (on immune cells), CPS, PD-L1 (on tumor cells), age.  Based on the constructed classification tree, it is possible to develop a program that predicts probability of immune-related adverse events based on patient's clinical and laboratory data.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.name: dc.subject
metadata.value: иммунотерапия
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: иммуноопосредованные нежелательные явления
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: деревья классификации.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: immunotherapy
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: immune-related adverse events
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: classification trees.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: The clinical and biochemical predictors of cancer immunotherapy toxicity
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Клинико-биохимические предикторы токсичности иммунотерапии рака
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: VKR_Naymushina.docx
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/39572/2/VKR_Naymushina.docx
resources.format: Microsoft Word XML
resources.description: Article
resources.size: 2,1 MB
resources.filename: reviewSV_Otzyv_Najmusina.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/39572/3/reviewSV_Otzyv_Najmusina.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: ReviewSV
resources.size: 1,48 MB
resources.filename: reviewSV_st049084_Najmusina_Polina_Andreevna_(supervisor)(Ru).txt
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/39572/4/reviewSV_st049084_Najmusina_Polina_Andreevna_%28supervisor%29%28Ru%29.txt
resources.format: Text
resources.description: ReviewSV
resources.size: 1,79 kB