ABSTRACT Eftersom det inte finns något botemedel eller vaccin mot infektion med humant immunbristvirus (HIV) är standardmetoden vid behandling av HIV- patienter att upprepade gånger administrera olika kombinationer av flera antiretrovirala läkemedel. På grund av det stora antalet möjliga läkemedelskombinationer blir det praktiskt taget omöjligt att manuellt hitta en framgångsrik regim. Detta utgör en stor utmaning för hiv-behandling. Tillämpningen av maskininlärningsmetoder för att förutsäga virologiska svar på potentiella terapier är en möjlig metod för att lösa detta problem. På grund av utvecklingen av trender när det gäller behandling av HIV-patienter har de tillgängliga kliniska datamängderna en mycket obalanserad representation, vilket kan påverka användbarheten av härledda statistiska modeller negativt. Resultat: I den här artikeln presenteras ett tillvägagångssätt som tar itu med problemet med att förutsäga virologiskt svar på kombinationsbehandlingar genom att lära sig en separat logistisk regressionsmodell för varje behandling. Modellerna monteras med hjälp av inte bara data från målbehandlingen utan även information från liknande terapier. I detta syfte inför och utvärderar vi två olika mått på likhet i terapi. Modellerna kan också införliva fenotypisk kunskap om behandlingsresultaten genom en Gaussian tidigare. Med vårt tillvägagångssätt balanserar vi den ojämna behandlingsrepresentationen i dataseten och producerar modeller av högre kvalitet för terapier med mycket få träningsprover. Enligt resultaten från de beräkningsexperimenten presterar vår modell för terapilikhet betydligt bättre än att träna separata modeller för varje terapi genom att enbart använda sina exempel. Dessutom är modellens prestanda lika bra som ett tillvägagångssätt som kodar behandlingsinformation i inmatningsfunktionen utrymme med fördelen att leverera bättre resultat för terapier med mycket få träningsprover. Tillgänglighet: Kod för effektiv logistisk regression är tillgänglig från
Vissa tillvägagångssätt Scheffer, 2008, Bogojeska, Bickel, Altmann, och REF behandlar den ovannämnda frågan genom att uppskatta en separat modell för varje kombinationsbehandling som använder träningsprover från alla behandlingar med korrekt härledda provvikter.
Dealing with sparse data in predicting outcomes of HIV combination therapies
{'venue': 'Bioinformatics', 'journal': 'Bioinformatics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}