Beräkningsmodeller som förutsäger symptomatisk progression på individnivå kan vara mycket fördelaktigt för tidig intervention och behandlingsplanering för Alzheimers sjukdom (AD). Individuell prognos kompliceras av många faktorer, inklusive definitionen av själva prognosmålet. I detta arbete presenterar vi en beräkningsram som omfattar maskininlärningsteknik för 1) modellering av symptombanor och 2) förutsägelse av symptomvägar med hjälp av multimodala och longitudinella data. Vi utför primära analyser på tre kohorter från Alzheimers sjukdom Neuroimaging Initiative (ADNI), och en replikationsanalys med hjälp av försökspersoner från Australian Imaging, Biomarker & Lifestyle Flagship Study of Ageing (AIBL). Vi modellerar de prototypiska symptombana klasser med hjälp av kliniska bedömning poäng från mini-mental state examen (MMSE) och Alzheimers sjukdom bedömningsskala (ADAS-13) vid nio tidspunkter spänner över sex år baserat på en hierarkisk klustering metod. Därefter förutspår vi dessa kursklasser för ett givet ämne med hjälp av magnetisk resonans (MR) avbildning, genetiska och kliniska variabler från två tidpunkter (baslinje + uppföljning). För förutsägelse presenterar vi ett longitudinellt Siamese neural-nätverk (LSN) med nya arkitektoniska moduler för att kombinera multimodala data från två tidpunkter. Banmodellering ger två (stabil och nedgång) respektive tre (stabil, långsam nedgång, snabb nedgång) banklasser för MMSE- respektive ADAS-13-bedömningar. För prediktiva uppgifter, LSN erbjuder mycket noggrann prestanda med 0.9000 noggrannhet och 0.968 AUC för binär MMSE uppgift och 0.760 noggrannhet för 3-vägs ADAS-13 uppgift på ADNI datauppsättningar, samt 0,724 noggrannhet och 0,883 AUC för binär MMSE uppgift om replikering AIBL dataset. Med en åldrande global befolkning, ökar förekomsten av Alzheimers sjukdom (AD) snabbt, vilket skapar en tung börda för de offentliga hälso- och sjukvårdssystemen. Det är därför av avgörande betydelse att de uppgifter som används i detta arbete kommer från offentliga datauppsättningar: ADNI (http://adni). Loni.usc.edu/) och AIBL (http://adni.loni.usc.edu/ category/aibl- study-data/). Tillgången till dessa dataset hanteras genom ett säkert LONI-bild- och dataarkiv (https://ida.loni.usc.edu/login.jsp) och förutsätter att man följer ADNI:s avtal om dataanvändning och publikationernas policy. För att ansöka om tillgång till uppgifter, besök: http://adni.loni. usc.edu/data-prov/access-data/. Förteckningen över de som mest sannolikt kommer att minska i riktning mot AD i ett försök att genomföra förebyggande behandlingar och insatser. Förutsägelser kompliceras dock av den betydande heterogenitet som förekommer i den kliniska presentationen i de prodromala stadierna av AD. Longitudinal data som består av kognitiva bedömningar, magnetisk resonansbild, tillsammans med genetisk och demografisk information kan hjälpa modellera och förutsäga symptomprogressionsmönster på individnivå. Den senaste tidens framsteg inom maskininlärningsteknik ger dessutom den beräkningsmässiga ramen för utvinning av kombinatoriska longitudinella och multimodala funktionsuppsättningar. I detta syfte har vi använt flera AD-datauppsättningar bestående av 1000 patienter med longitudinella besök som sträcker sig upp till sex år för 1) modellering av stabila kontra minskande kliniska symtombanor och 2) förutsägelse av dessa banor med hjälp av data från både baslinje- och uppföljningsbesök inom ett år. Ur beräkningssynpunkt har vi bekräftat att en maskininlärningsmodell kan kombinera longitudinella, multimodala data med exakta förutsägelser. Våra valideringar visar att den presenterade modellen kan användas för tidig upptäckt av individer som löper risk för klinisk nedgång, och därför har avgörande klinisk nytta för AD, liksom andra neurodegenerativa sjukdomsinterventioner.
Detta beslut träder i kraft dagen efter det att det har offentliggjorts i Europeiska unionens officiella tidning. REF presenterar en djupinlärningsarkitektur som använder MRI och kliniska data från två medicinska besök.
Modeling and prediction of clinical symptom trajectories in Alzheimer’s disease using longitudinal data
{'venue': 'PLoS Computational Biology', 'journal': 'PLoS Computational Biology', 'mag_field_of_study': ['Biology', 'Medicine']}