Четыре молекулярных подтипа карциномы эндометрия, определённые The Cancer Genome Atlas (TCGA), могут быть реконструированы из мультиомиксных данных, однако эти данные содержат около 460 000 признаков для 369 пациенток, подтипы несбалансированы, а отбор признаков легко приводит к утечке информации из тестовой выборки. Разработан POISE-X — конвейер для бенчмаркинга с контролем утечки данных, учётом дисбаланса классов и взаимозаменяемым метаэвристическим движком поиска. Использованы данные RNA-seq, miRNA, метилирования ДНК, числа копий, мутаций и клинические данные 369 пациенток TCGA-UCEC. Сравнили 19 оптимизаторов в условиях вложенной пятикратной перекрёстной проверки с префильтрацией внутри фолда до 2505 признаков-кандидатов и функцией пригодности macro-averaged F1.
Производительность различалась между оптимизаторами в тесте Фридмана на средних по фолдам (p = 1.989×10⁻⁶). Ни одна выбранная панель не превзошла логистическую регрессию на полном пуле кандидатов, достигшую macro-averaged F1 = 0.902. Компактная конфигурация, выбранная правилом отбора, POISE-GWO, сохранила 443 признака с macro-averaged F1 = 0.880; само правило отбора при leave-one-fold-out оценке показало F1 = 0.881, а панель из 450 признаков, ранжированная ANOVA, достигла 0.886. Результаты сохранялись без клинических переменных и, в двух протестированных поисках, при весах экономичности 0.8–0.99.
Суррогат клинической молекулярной классификации, построенный на основе мутаций экзонуклеазного домена POLE, дефицита системы репарации неспаренных оснований (MMR) и мутаций TP53, достиг macro-averaged F1 = 0.924 — в среднем выше, чем любая мультиомиксная модель.
В данной когорте wrapper-поиск сжал набор признаков, не добавив дискриминативной силы, а отобранные панели реконструировали существующую классификацию, а не новую терапевтически значимую сигнатуру. POISE-X представляет собой фреймворк для бенчмаркинга стратегий отбора признаков; любая отобранная панель требует внешней валидации перед клиническим применением.