Dorfman-Framework: robuste Feature‑Auswahl in hochdimensionalen Genomdaten

Ein neues Verfahren namens Dorfman-Framework verspricht, die Auswahl relevanter Gene in hochdimensionalen Genomdaten zu revolutionieren. Durch die Kombination von hierarchischer Clusterbildung, gruppen- und innerhalb‑Gruppen‑Hypothesentests sowie einer anschließenden Verfeinerung mit Elastic‑Net-Methoden schafft das Verfahren eine datengetriebene, robuste Feature‑Auswahl, die auch bei stark korrelierten Merkmalen zuverlässig funktioniert.

Besonders hervorzuheben ist die robuste Variante, die OGK‑basierte Kovarianzschätzung, Rang‑basierte Korrelationen und Huber‑gewichtete Regression nutzt. Diese Anpassungen ermöglichen eine effektive Handhabung von verrauschten und nicht normalverteilten Daten, wodurch die Methode auch unter realen, oft unvollkommenen Experimentbedingungen stabil bleibt.

Simulationen zeigen, dass die Variante Dorfman‑Sparse‑Adaptive‑EN die beste Leistung unter normalen Bedingungen erzielt, während Robust‑OGK‑Dorfman‑Adaptive‑EN bei Datenverunreinigungen deutlich überlegen ist. In einer praktischen Anwendung auf NSCLC‑Genexpressionsdaten zur Vorhersage der Trametinib‑Antwort erreichten die robusten Dorfman‑Methoden die niedrigsten Vorhersagefehler und identifizierten klinisch relevante Gene mit hoher Präzision.

Das Dorfman-Framework bietet damit einen effizienten, skalierbaren Ansatz für die biomarker‑basierte Genomforschung. Durch seine robuste Performance in idealen wie auch in kontaminierten Szenarien ist es ein vielversprechendes Werkzeug für die moderne Genomik, das die Entdeckung neuer Biomarker beschleunigt und die Genauigkeit klinischer Vorhersagen verbessert.