Трансляционный поиск биомаркеров в клинической метаболомике: вводное руководство

Метаболомику всё чаще применяют для выявления биомаркеров, позволяющих диагностировать заболевания, прогнозировать их течение и оценивать риск. Однако во многих опубликованных исследованиях по поиску биомаркеров недостаточно единообразия и строгости при выборе, оценке и описании кандидатных биомаркеров. В частности, лишь в немногих работах приводят показатели чувствительности и специфичности или ROC-кривые с доверительными интервалами. Ещё реже авторы подробно описывают или предоставляют модель биомаркера, на основе которой построены ROC-кривые. Это удивительно, поскольку в исследованиях биомаркеров в большинстве других областей биомедицины анализ ROC-кривых обычно считают стандартным методом оценки эффективности. Конечная цель поиска биомаркеров — внедрить их в клиническую практику. Поэтому специалистам по метаболомике необходимо использовать единый подход к анализу и представлению результатов, особенно если они хотят, чтобы метаболические маркеры вошли в повседневную клиническую практику. В первой части руководства представлено понятие ROC-кривых и описано их применение при анализе одного биомаркера в клинической химии. Рассматриваются построение ROC-кривых, смысл площади под ROC-кривой (AUC) и частичной AUC, а также расчёт доверительных интервалов. Во второй части основное внимание уделено анализу биомаркеров в метаболомике. Описаны различные статистические методы и методы машинного обучения для создания моделей биомаркеров, а также оценка этих моделей с помощью ROC-кривых. В третьей части обсуждаются распространённые проблемы и потенциальные ошибки, связанные с разными методами анализа, и приводятся девять рекомендаций по анализу биомаркеров и представлению результатов. Для проверки, визуализации и изучения изложенных в руководстве понятий представлен веб-инструмент ROCCET (ROC Curve Explorer & Tester, http://www.roccet.ca). Изначально ROCCET был разработан как учебное пособие, но может также использоваться для обучения и проверки знаний, помогая специалистам по метаболомике строить модели биомаркеров и выполнять распространённые виды ROC-анализа в исследованиях мультиметаболитных биомаркеров.