C-mix: A high-dimensional mixture model for censored durations, with applications to genetic data

doi:10.1177/0962280218766389

.2019年5月；28(5):1523-1539.

doi:10.1177/0962280218766389。 Epub 2018年4月15日。

C-mix：删失持续时间的高维混合模型，并应用于遗传数据

西蒙·巴斯西^1 2, 阿加泰·吉洛^三, Stéphane Gaïffas公司^4 5, Anne-Sophie Jannot公司^6 7

附属公司

¹1法国巴黎皮埃尔·居里和玛丽·居里大学理论和应用统计实验室。
²2法国巴黎索邦大学概率统计与模型实验室（LPSM），UMR 8001。
^三3 LAMME，埃夫里大学，CNRS，巴黎萨克雷大学，埃夫里，法国。
⁴4法国帕莱索高等技术学院应用数学中心。
⁵5 LPMA，UMR CNRS 7599，巴黎迪德罗大学，法国巴黎。
⁶6法国巴黎，欧洲乔治蓬皮杜医院，生物医学信息和公共卫生部，巴黎援助出版社。
⁷7 INSERM UMRS 1138，Eq22，Cordeliers中心，巴黎笛卡尔大学，法国巴黎。

PMID： 29658407
内政部： 2017年10月17日/0962280218766389

C-mix：删失持续时间的高维混合模型，并应用于遗传数据

西蒙·巴斯西等。统计方法医学研究. 2019年5月.

.2019年5月；28(5):1523-1539.

doi:10.1177/0962280218766389。 Epub 2018年4月15日。

作者

西蒙·巴斯西^1 2, 阿加泰·吉洛^三, 圣埃芬·加法斯^4 5, Anne-Sophie Jannot公司^6 7

附属公司

¹1法国巴黎皮埃尔·居里和玛丽·居里大学理论和应用统计实验室。
²2法国巴黎索邦大学概率统计与模型实验室（LPSM），UMR 8001。
^三3 LAMME，法国埃弗里巴黎萨克利大学埃弗里大学CNRS。
⁴4法国帕莱索高等技术学院应用数学中心。
⁵5 LPMA，UMR CNRS 7599，巴黎迪德罗大学，法国巴黎。
⁶6法国巴黎欧洲乔治·蓬皮杜医院生物医学信息学和公共卫生部巴黎医院援助。
⁷7 INSERM UMRS 1138，Eq22，Cordeliers中心，巴黎笛卡尔大学，法国巴黎。

PMID： 29658407
内政部： 2017年10月17日/0962280218766389

摘要

我们引入了一个截尾持续时间的监督学习混合模型（C-mix），以同时检测不同预后患者的亚组，并根据其风险对其进行排序。我们的方法适用于高维环境，即具有大量生物医学协变量。事实上，我们通过Elastic-Net惩罚负对数似然，这导致模型的稀疏参数化，并自动精确定位生存预测的相关协变量。推理是使用一种高效的准牛顿期望最大化算法实现的，我们提供了该算法的收敛特性。该方法的统计性能在广泛的蒙特卡罗模拟研究中进行了检验，最后在三个具有高维协变量的公开遗传癌症数据集上进行了说明。我们表明，在这种情况下，我们的方法在C指数、AUC（t）和生存预测方面优于最先进的生存模型，即CURE和Cox比例风险模型都受到Elastic-Net的惩罚。因此，我们提出了一个强大的工具，用于癌症个性化医疗。

关键词：CURE模型；考克斯比例风险模型；弹性网络正则化；高维估计；混合历时模型；生存分析。

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