AI और दुनिया की कठिन समस्याएँ · चिकित्सा और दवा खोज · Nature (computational biology) · 2026-10-23

मशीन लर्निंग और सिंगल-सेल डेटा विश्लेषण के माध्यम से इम्युनोग्लोबुलिन A नेफ्रोपैथी में कॉम्प्लीमेंट सिस्टम से संबंधित बायोमार्करों की पहचान

मूल शीर्षक: Identification of complement system-related biomarkers in immunoglobulin A nephropathy through machine learning and single-cell data analysis

कॉम्प्लिमेंट अनियमितता IgA नेफ्रोपैथी से जुड़ी है, लेकिन इसके आणविक मार्कर पूरी तरह परिभाषित नहीं हैं। शोधकर्ताओं ने बल्क ट्रांसक्रिप्टोमिक और सिंगल-सेल RNA-seq डेटासेट को मिलाया और मशीन-लर्निंग फ़ीचर चयन का उपयोग किया, जिसमें A2M, C3AR1 और SERPINA1 संभावित बायोमार्कर के रूप में उभरे। तीन-जीन वाले न्यूरल नेटवर्क क्लासिफ़ायर ने बाहरी सत्यापन पर 0.959 का AUC हासिल किया, हालाँकि ओवरफिटिंग की संभावना बनी हुई है और इन मार्करों की पुष्टि के लिए बड़े, नैदानिक रूप से एनोटेट किए गए समूहों की आवश्यकता है।

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