开题报告内容：（包括拟研究或解决的问题、采用的研究手段及文献综述，不少于2000字）
一、研究内容
肾透明细胞癌（clear cell renal cell carcinoma，CCRCC）是一种较为常见的恶性肾肿瘤疾病，和其他的肾细胞肿瘤亚型相比，CCRCC的预后效果较差，早期的发现和治疗对于提高患者的生存率具有重要意义。目前主要用于诊断CCRCC的方法有CT、MRI、超声等影像学方法。但是这些方法的诊断结果往往存在较强的主观性，且常常需要多种诊疗手段配合使用，而且忽略了判断肿瘤的有效分子标记物。近年来，越多越多的文献开始专注于利用统计学的方法研究医学影像和肾透明细胞癌疾病的病理阶段之间的关系，但是都存在一定的局限性。已有文献证明PI3K/PTEN/ATK信号转导通路处于介导肿瘤细胞凋亡的中心环节【1】，且在肾透明细胞癌的发生和进展中ATK蛋白、PI3K蛋白和PTEN在肾透明细胞癌组织中均有相应的特征表达或高比例丢失【2】。这意味着肾透明细胞癌疾病的发生与否，或是疾病的进展与否可以用相关代谢通路水平来的高低来表征。本文将从基因水平出发，利用所有和肾癌有关的基因构建三种主流的二分类模型（随机梯度上升、逻辑回归、随机森林）来判断是否患CCRCC以及预后进展情况。并用受试者工作特征曲线（ROC曲线）【3】来评价三种模型的诊断价值，以及用决策曲线（DCA曲线）【4】来评价逻辑回归的净受益。
二、研究的目的及意义
本文将从TCGA、KEGG等数据库获取大量的基因表达数据，并根据Christopher J. Ricketts等人的文献【5】整合出和肾癌有关的代谢通路。根据不同受试者的代谢水平，构建三种二分类模型，来预测新的受试者是否患CCRCC。为比较随机梯度上升模型、逻辑回归模型和随机森林模型的优越性，本文将对三种模型分别绘制ROC特征曲线，并通过曲线下面积（AUC）的大小来量化三种模型的优劣。尽管利用ROC曲线可以诊断模型是否优秀，但是ROC模型只是从该方法的特异性和敏感性考虑，而临床上通过了ROC检验的模型并不一定使患者受益，因为ROC只是从方法的特异性和敏感性考虑，追求的是准确。无论选取哪个值为临界值，都会遇到假阳性和假阴性的可能，有时候避免假阳性受益更大，有时候则更希望能避免假阴性。既然两种情况都无法避免，那就要找到一个净受益最大的办法，因此将模型效用转换为临床效用问题。临床上总是希望找到一个净受益最大的方法，而决策曲线（DCA曲线）【6】正是从这个角度来判断一个模型是否可以获得净受益的方法。
本文构建的疾病进展分类器主要用于判断受试者是否患CCRCC以及疾病的预后。通过分类器的构建，给临床上判断CCRCC提供新的思路。
三、研究手段
1. 在中国知网、Elsevier ScienceDirect等数据库中进行文献检索，在TCGA、KEGG等基因库中检索CCRCC临床数据并整合出相关的代谢通路。
2. 利用R Studio、SPSS等统计软件完成数据的分析。
四、文献综述
肾癌是一类以多基因改变、多通路调节发生的泌尿系恶性肿瘤，发病机制尚未阐明。
在考虑基因组学的方法之前，有大量关于肾透明细胞癌影像学的报道，韩希年等【7】收集了165例CCRCC的CT及MRI的影像资料，发现CT及MRI影像在一定程度上可以判断受试者是否患CCRCC。例如大部分CCRCC患者的CT表现和正常肾组织相比呈不均匀或混杂密度的出血灶，MRI的影像也表现出不同程度的坏死、囊变。张晴等【8】也运用肾透明细胞的超声特征来提高CCRCC的检出率，并利用Logistics回归建立肾透明细胞癌病理分级与其超声特征之间的关系，获得了较好的结果。尽管影像学和超声造影都取得了较好的结果，但是仍然存在明显的缺陷与不足。
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