Neurala nätverk klassificerare användes för att upptäcka immunologiska skillnader i grupper av kroniskt trötthetssyndrom (CFS) patienter som tidigare inte hade visat signifikanta skillnader från kontroller. Tidigare kunde linjära metoder inte påvisa skillnader mellan CFS-grupper och icke-CFS-kontrollgrupper i icke-veteranpopulationen. En undersökning av klusterstrukturen för 29 immunologiska faktorer visade en komplex, icke-linjär beslutsyta. Flerlagers neurala nätverk visade en över 16% förbättring i en n-faldig omsampling generalization test på osynliga data. En känslighetsanalys av nätverket fann skillnader mellan grupper som överensstämmer med hypotesen att CFS symtom är en följd av immunförsvarets dysreglering. Dessutom upptäcktes B-cellskupén och CD34  på hematopoietiska stamceller av det neurala nätverket, vilket överensstämmer med T-cellsexpansionen. Av stort intresse var det faktum att av alla de utvärderade cytokinerna var den enda som ingick i den slutliga modellen interleukin-4 (IL-4). Att se en ökning av IL-4 tyder på en övergång till ett typ 2-cytokinmönster. Ett sådant skifte har varit hypotetiskt, men hittills har övertygande bevis för att stödja denna hypotes saknats. Kroniskt trötthetssyndrom (CFS) är en medicinskt oförklarad sjukdom som kännetecknas av över 6 månaders trötthet som ger en betydande minskning av vanlig aktivitet och som förekommer i samband med infektiösa, reumatologiska och neuropsykiatriska symtom. Eftersom CFS ofta börjar akut med en virusliknande presentation, är en viktig idé för dess orsak ett immunsystemaktiverat tillstånd, en hypotes som stöds av rapporter om förändringar i vissa aktiverade T-cellspopulationer (9) och av ökningar i vissa subpopulationer av "minnes" T-celler (14). Andra grupper har dock inte kunnat replikera dessa fynd (15) och vi har nyligen slutfört en stor studie där vi inte kunde bekräfta några avvikelser i immunsystemet alls i en grupp patienter med CFS (18). En orsak till den uppenbara avvikelsen kan vara statistisk. Ingen studie förutom vår egen har kontrollerat för flera jämförelser. Eftersom aktivitet kan påverka immunologisk funktion jämförde vi dessutom våra CFS-data med data från stillasittande friska människor, ett försök att matcha på aktivitet, som inte hade gjorts av andra. Intressant var att vi fann immunologiska skillnader mellan Gulfkrigsveteraner med CFS och friska Gulfkrigsveteraner. Data tyder på att dessa skillnader uppstod eftersom den veteranpopulationen var mer immunologiskt homogen än den icke-veteranpopulationen. Istället för att göra ett typ 1-fel och förkasta den immunologiska hypotesen för CFS i ickeveteraner baserat på vår analys, som hade använt klassiska statistiska metoder, beslutade vi att omvärdera immunologiska data från vårt ickeveteranprov med hjälp av en icke-linjär-neural-net metod för att avgöra om immunologiska skillnader mellan patienter och kontroller faktiskt fanns. Neurala nätverk som icke-linjära klassificeringssystem är bra kandidater för denna typ av medicinska klassificeringsproblem och har tidigare visat sig vara produktiva i andra typer av medicinska klassificeringsfall. Tidigare har det visat sig (1, 10) att nätverk under relativt svaga förhållanden kan ge optimal klassificering för okända separationsytor och för ospecificerade fördelningar (6). Neurala nätverk arbetar genom att skapa separata partitioner av data på funktionsnivå och sedan, ofta, produktivt kombinera resultaten av de linjära ytorna till mer komplexa beslutsytor på nästa lager, ibland kallade "dolda" lagret. Det dolda lagret av ett neuralt nätverk är i själva verket kritiskt för sin klassificering prestanda under icke-linjära förhållanden, och betydande teori och experimentellt arbete som föreskriver förhållandet mellan klassificering prestanda och komplexiteten i nätverket finns (3, 5). Validitetstester utanför urvalet är dock av avgörande betydelse för valet av modell och bedömningen av hur komplexa uppgifterna är, vilket i slutändan är ansvarigt för den klassificeringsprestanda som uppnås. I denna studie, med tanke på det potentiellt stora antalet immunologiskt relevanta variabler, testades modulära nätverk, som möjliggör opportunistisk uppdelning av variabler i mindre kluster i stället för att kräva att de samtidigt behandlas parallellt som ett enda nätverk av dolda lager, som möjliga klassificeringar. Dessa modellklasser jämfördes med perceptron (logit regression) och med kombinatorik/enskikts-neural-nätklassificerare. n av k bootstraps (2) användes för att bilda ett konservativt test av klassifiern när godtagbara resultat erhållits med en given parametrisering av modellerna. Känslighetsanalys av den klassificeringsyta som konditionerats för varje variabel användes för att uppskatta bidraget från varje immunologisk faktor. Metoder (ämnen). Försökspersonerna var 103 kvinnor och 24 män (genomsnittlig ålder, standardavvikelse [SD], 36,1  och 8,6 år; 118 kaukasier) som hade en historia, en fysisk undersökning och eliminerade kända medicinska orsaker till trötthet av laboratoriet * Motsvarande författare. Adress:
Hanson, Gause och Natelson använde flera lager neurala nätverk för att förutsäga CFS baserat på 29 immunologiska genetiska transkriptionsfaktorer REF.
Detection of Immunologically Significant Factors for Chronic Fatigue Syndrome Using Neural-Network Classifiers
{'venue': 'Clinical and diagnostic laboratory immunology', 'journal': 'Clinical and diagnostic laboratory immunology', 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Biology']}