Perpustakaan Digital ITB

Kanker paru-paru merupakan salah satu penyebab utama kematian akibat kanker. Subtipe non-small cell lung cancer yang paling umum dijumpai, yaitu adenokarsinoma paru (lung adenocarcinoma/LUAD) dan karsinoma sel skuamosa paru (lung squamous cell carcinoma/LUSC), memiliki karakteristik molekuler dan prognosis yang berbeda pada penderitanya. Untuk itu, diperlukan kandidat biomarker yang dapat membedakan keduanya untuk menunjang penanganan yang tepat. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis perbedaan pola ekspresi gen antara LUAD, LUSC, dan jaringan normal, mengidentifikasi kandidat biomarker pembeda keduanya menggunakan seleksi fitur berbasis machine learning, serta mengevaluasi performa model klasifikasi berdasarkan kandidat biomarker yang diperoleh. Dilakukan analisis differentially expressed genes pada data RNA-seq dengan menggunakan DESeq2 dan kriteria berupa adjusted p-value < 0,05 dan |log2 fold change| ? 2. Tahapan seleksi fitur dilakukan menggunakan LASSO, SVM-RFE, dan Random Forest Top-K, sedangkan klasifikasi dilakukan menggunakan SVM, Logistic Regression, XGBoost, dan Random Forest melalui nested cross-validation. Hasil analisis menunjukkan bahwa terdapat 1.754 gen yang berbeda secara signifikan antara LUAD dan LUSC, yang terdiri atas 684 gen dengan ekspresi lebih tinggi pada LUAD dibandingkan LUSC dan 1.070 gen dengan ekspresi lebih tinggi pada LUSC dibandingkan LUAD. Pola perbedaan ekspresi didominasi oleh gen yang mengalami perubahan lebih kuat atau lebih spesifik pada LUSC. Irisan hasil ketiga metode seleksi fitur menghasilkan empat kandidat biomarker, yaitu DSC3 (upregulated hanya pada LUSC), S100A7 (upregulated pada keduanya, namun lebih tinggi pada LUSC), KRT5 (upregulated hanya pada LUSC), dan BCL2L15 (upregulated hanya pada LUAD). Panel tersebut memperoleh rata-rata ROC-AUC sebesar 0,992 dengan standar deviasi 0,003. Di antara keempat model, SVM menunjukkan performa terbaik dan pada data uji menghasilkan ROC-AUC sebesar 0,981, akurasi sebesar 0,957, MCC sebesar 0,914, recall LUAD sebesar 0,956, dan recall LUSC sebesar 0,957. Dengan demikian, gen-gen DSC3, S100A7, KRT5, dan BCL2L15 yang ditemukan pada penelitian ini berpotensi sebagai kandidat biomarker pembeda LUAD dan LUSC. Akan tetapi, masih diperlukannya validasi menggunakan data eksternal, analisis fungsional gen, serta uji eksperimental lebih lanjut.