MS-MLB: 혈액 기반 다발성 경화증 분류를 위한 오픈 머신러닝 벤치마크

MS-MLB: An Open Machine Learning Benchmark for Blood-Based MS Classification

이 논문은 혈액 RNA 발현 데이터를 기반으로 다발성 경화증(MS) 연구를 위한 머신러닝 벤치마크인 MS-MLB를 제시한다. MS-MLB는 공개된 GSE17048 코호트를 사용하여 MS와 건강한 대조군 간의 분류 작업으로 변환하고, 연구자가 재구성 없이 평가를 반복할 수 있는 공통의 파이프라인에서 여러 알고리즘을 평가한다. 최종 벤치마크 요약에서 Gradient Boosting이 MS Research Score 93.83, AUC-ROC 0.989, 민감도 0.950, 특이도 0.778, F1 점수 0.927, Brier 점수 0.050으로 1위를 차지했다. MS-MLB는 GSE17048의 혈액 RNA 발현 데이터에서 MS와 건강한 대조군 분류에 초점을 맞춘 최초의 오픈 벤치마크로, 외부 모델 제출 경로가 문서화되어 있다.