ABSTRACT Optimering av hiv-behandlingar är avgörande eftersom viruset snabbt utvecklar mutationer för att undvika läkemedelstryck. Nyligen genomförda studier har visat att genotypisk information kanske inte är tillräcklig för utformningen av terapier och att andra kliniska och demografiska faktorer kan spela en roll i terapisvikt. Denna studie är utformad för att bedöma den förbättring av förutsägelsen som uppnås när sådan information beaktas. Vi använder dessa faktorer för att generera en förutsägelse motor med hjälp av en mängd olika maskininlärningsmetoder och för att avgöra vilka kliniska tillstånd är mest vilseledande när det gäller att förutsäga resultatet av en terapi. Resultat: Tre olika maskininlärningsmetoder användes: generativ-diskriminativ metod, regression med härledda evolutionära egenskaper, och regression med en blandning av effekter. Alla tre metoderna hade liknande prestanda med en yta under mottagarens karakteristiska kurva (AUC) på 0,77. En uppsättning av tre liknande motorer begränsade till genotypisk information uppnådde endast AUC 0,75. En enkel kombination av de tre motorerna förbättrar konsekvent förutsägelsen, med betydligt bättre förutsägelse när hela uppsättningen funktioner används. Den kombinerade motorn förbättras på förutsägelser som erhålls från ett digitalt toppmodernt system för motståndstolkning. Dessutom tenderar motorer att vara mer oense om resultatet av terapier misslyckande än om framgångsrika. Noggrann analys av skillnaderna mellan motorerna avslöjade dessa mutationer och läkemedel som närmast förknippas med osäkerheten i behandlingsresultatet. Tillgänglighet: Den kombinerade prognosmotorn kommer att finnas tillgänglig från juli 2008, se http:/
Till exempel använde REF logistiska regressionsmodeller med olika uppsättningar funktioner för att förutsäga resultatet av antiretroviral kombinationsbehandling.
Selecting anti-HIV therapies based on a variety of genomic and clinical factors
{'venue': 'Bioinformatics', 'journal': 'Bioinformatics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}