通過圖1展示了M&M在固體腫瘤域參考隊(duì)列中的無監(jiān)督聚類情況（圖1a），UMAP投影顯示了不同腫瘤類型的分布（圖1b），餅圖則呈現(xiàn)了各類型和亞型的樣本比例（圖1c）。這些可視化結(jié)果表明M&M能夠有效地區(qū)分不同類型的腫瘤樣本，并且提供了對訓(xùn)練數(shù)據(jù)集結(jié)構(gòu)的理解。此外，M&M在內(nèi)部參考隊(duì)列中實(shí)現(xiàn)了99%的精確度和76%的召回率，而在外部驗(yàn)證隊(duì)列中，其表現(xiàn)同樣優(yōu)異，達(dá)到了98%的精確度和77%的召回率。

在機(jī)器學(xué)習(xí)中，多數(shù)類別偏見使得識別不常見腫瘤（亞）類型尤為困難。為此，我們創(chuàng)建了兩個(gè)分類器：專注于罕見腫瘤（亞）類型的Minority分類器和針對常見腫瘤的Majority分類器。兩者通過相同的四個(gè)步驟開發(fā)——特征選擇、特征減少、下采樣和分類，但步驟順序和方法不同，以實(shí)現(xiàn)特定的分類重點(diǎn)（圖2a）。分類在腫瘤亞型級別進(jìn)行，從中推導(dǎo)出腫瘤類型。在常見腫瘤（亞）類型中，Majority分類器在最高排名的標(biāo)簽中表現(xiàn)更好，從20個(gè)樣本開始趨于飽和。對于概率得分較低的分類，考慮前三個(gè)最高排名的標(biāo)簽時(shí)，Minority分類器更頻繁地包含罕見腫瘤（亞）類型的正確標(biāo)簽（圖2b和2c）。

在測試隊(duì)列中，來自98名獨(dú)特患者的18個(gè)樣本（占19%）代表了參考隊(duì)列中未涵蓋的腫瘤亞型。其中，92個(gè)樣本（占84%）未能獲得高置信度分類（即無法分類），展示了M&M識別與算法中所有可用腫瘤類型不符樣本的能力。剩余的17個(gè)樣本中，9個(gè)被自信地分類為同一主要腫瘤類型下的不同亞型（8%），而4個(gè)是基于組織信號進(jìn)行分類（4%）。所有沒有匹配診斷的樣本被排除在外，最終形成了包含471個(gè)樣本的測試隊(duì)列。在這一測試隊(duì)列中，M&M實(shí)現(xiàn)了99.4%的腫瘤類型分類精確度，高于參考隊(duì)列的98.9%（圖3a）。對于腫瘤亞型分類，M&M在測試隊(duì)列中的精確度為96.4%，略高于參考隊(duì)列的95.8%（圖3b）。這些結(jié)果表明，M&M在不同領(lǐng)域中表現(xiàn)出一致的高性能，進(jìn)一步證明了其穩(wěn)健性。

為了使分類結(jié)果具有一定的泛化能力，腫瘤類型和亞型根據(jù)其在參考隊(duì)列中的頻率進(jìn)行了分組?；谶@些子集，結(jié)果顯示M&M能夠準(zhǔn)確分類兒科人群中罕見和常見腫瘤類型（圖4a、b），對于罕見腫瘤（3–5個(gè)樣本）的最小精確度為93.7%，而對于超過100個(gè)樣本的腫瘤類型的精確度為99%。召回率對于罕見腫瘤類型較低，但仍有68%的樣本被自信地分類。M&M在腫瘤類型分類中展示了高平均F1分?jǐn)?shù)（約0.93）（圖4c~f），表明個(gè)體腫瘤類型可以被準(zhǔn)確分類，并且標(biāo)簽在不同類別之間具有區(qū)分性。罕見腫瘤類型的平均F1分?jǐn)?shù)較低。如預(yù)期，腫瘤亞型分類的整體精確度和F1分?jǐn)?shù)低于腫瘤類型分類，低頻亞型的分?jǐn)?shù)最低。具體來說，參考隊(duì)列中包含3–5個(gè)樣本的多個(gè)亞型在M&M中顯得定義不明確（F1 < 0.25）。盡管如此，這些罕見亞型再次表現(xiàn)出較低的召回率，最終精確度約為84%。

在參考隊(duì)列的高置信度分類中，M&M總共只有34例腫瘤亞型被錯(cuò)誤分類，這些誤分類事件并不重復(fù)出現(xiàn)，也不依賴于特定樣本類型。這表明M&M的錯(cuò)誤率很低，且誤分類是隨機(jī)發(fā)生的，體現(xiàn)了算法的穩(wěn)定性和可靠性（圖5a）。大多數(shù)誤分類僅發(fā)生一次，并且局限于其所屬的原始領(lǐng)域。唯一的一次跨領(lǐng)域誤分類發(fā)生在卵巢小細(xì)胞癌高鈣血癥型和具有多層菊形團(tuán)的胚胎瘤之間，這兩種均為原始胚胎瘤。此外，腫瘤亞型誤分類在所有三個(gè)領(lǐng)域的主要腫瘤類型中更為頻繁（圖5b~d）。

為了確保比較的穩(wěn)健性，通過下采樣生成了100個(gè)不同的數(shù)據(jù)子集，每個(gè)子集包含25%的可用樣本。隨后，從這些子集的性能中計(jì)算了平均準(zhǔn)確率、精確度和召回率，并給出了標(biāo)準(zhǔn)偏差。結(jié)果顯示，M&M的準(zhǔn)確率和精確度與這些分類器相當(dāng)（圖6a）。為進(jìn)一步評估分類器的性能，研究生成了精確率-召回率曲線。對于M&M，將十次分類器運(yùn)行的結(jié)果合并，生成每個(gè)召回率下的最小、平均和最大精確率（圖6c~d）。

M&M在外部數(shù)據(jù)集上的驗(yàn)證顯示了其出色的泛化能力和穩(wěn)定性，達(dá)到了98.3%的腫瘤類型分類精確度和81.8%的腫瘤亞型分類精確度，證明了其在不同數(shù)據(jù)源上的可靠性能。盡管在PMC數(shù)據(jù)集上表現(xiàn)略優(yōu)（圖7a），M&M在外部隊(duì)列中對于高置信度分類仍能達(dá)到98%的精確度（占樣本的73%），僅略低于PMC隊(duì)列的表現(xiàn)（精確度99%，召回率77%）。主要的誤分類集中在低概率得分的樣本中（圖7b），某些腫瘤類型的低置信度分類比例較高（圖7c），這可能歸因于批次效應(yīng)和技術(shù)變異導(dǎo)致的RNA轉(zhuǎn)錄本變化，使得這些樣本表現(xiàn)出多種腫瘤類型的特征。