本研究では、高次元のゲノムデータにおいてターゲットジーンサブセットを選択するためのアプローチとして、スパース性誘導型深層学習モデルや患者固有の遺伝子重要度学習深層学習ネットワークなどが提案されました。これらの手法は、L1正則化を利用したスパース性誘導や遺伝子重要度学習によって、情報量の多い遺伝子に焦点を当てることでノイズや冗長性を最小限に抑えつつ、生存結果予測モデルの精度向上を図ります。
具体的には、スパース-NMTLR（Sparse Neural Multi Task Logistic Regression）モデルでは初期レイヤーのウェイトに基づいてトップ164個の遺伝子を特定しました。また、患者固有の遺伝子重要度学習アルゴリズムではsoftmax関数を使用して各遺伝子の貢献確率を推定しました。これら手法は高次元データから重要な情報だけを取捨選択することで予測能力向上が可能です。