Multimodale molekulare Biomarker auf Basis von maschinellem Lernen für prädiktive Gesundheitsanalytik

Zusammenfassung

Maschinelles Lernen mit multimodalen Biomarkern verbessert die Krankheitsprognose und -überwachung und bietet Hoffnungen für Fortschritte im Gesundheitswesen in verschiedenen Bereichen und verbessert die Gesundheitsergebnisse durch genaue Krankheitsprognose.

Zusammenfassung

Jedes Jahr sind viele Menschen weltweit zunehmend von verheerenden Gesundheitsproblemen wie Herzkrankheiten, Atemwegsinfektionen, neurologischen Funktionsstörungen, kognitivem Stress, Krebs, Schlaganfall, Diabetes usw. betroffen, die zu schweren gesundheitlichen Komplikationen und damit verbundenen Auffälligkeiten führen. Daher sind frühzeitige Gesundheitsanalysen entscheidend, da sie zeitnahe Interventionen mit gezielten Therapien ermöglichen und sofortige Linderung und nachhaltige langfristige Vorteile bringen können, die das Fortschreiten der Krankheit verlangsamen können. Aufgrund der komplexen pathophysiologischen Prozesse und heterogenen klinischen Studien bei verschiedenen Gesundheitszuständen besteht ein Bedarf an hochsensitiven, multimodalen Biomarkern und effektiven Untersuchungsansätzen, um die Gesundheitsergebnisse der Patienten genau zu erkennen und zu überwachen. Daher werden maschinelle Lernalgorithmen mit verschiedenen Kategorien und Techniken zur Vorhersage von Ergebnissen berücksichtigt, darunter Prognose, Risikobewertung, Patientenstratifizierung und Krankheitsüberwachung. Der Ablauf der vorgeschlagenen Arbeit ist in drei Phasen unterteilt, wobei die erste Stufe die Bedeutung des Gesundheitswesens mit Fallstudien definiert, gefolgt von den traditionellen Machine Learning (ML)-Algorithmen, traditionellen Deep-Learning-(DL)-Ansätzen und modernen DL-Techniken (TabNet und AutoInt) in der zweiten Phase. Schließlich werden die Experimente durchgeführt, um die Ergebnisse zu rechtfertigen. Diese Arbeit hebt die Gruppierung von Modalitäten hervor, indem molekulare Protein-, chemische und genetische Biomarker mit aufkommenden ML-Merkmalen integriert werden. Die Ergebnisse zeigen eine deutliche Verbesserung bei der Vorhersage der Genauigkeit mit der vorgeschlagenen Methodik.

Einleitung

Das Gesundheitssystem nutzt zunehmend prädiktive Analysen, um Patienten zu überwachen und Gesundheitsergebnisse zeitnah zu diagnostizieren, was eine proaktive Versorgung erleichtert und die Patientenergebnisse verbessert. Durch die Integration prädiktiver Analytik mit Biomarkern können Kliniker die diagnostische Genauigkeit verbessern, wirksame Behandlungen identifizieren, den Therapieverlauf überwachen und wertvolle Einblicke in Krankheitsmechanismen gewinnen, was letztlich zu fundierteren und effektiveren Behandlungsentscheidungen führt. Biomarker beziehen sich auf die Eigenschaften biologischer Moleküle oder Indikatoren, die in Pro....

Protokoll

1. Experimenteller Arbeitsablauf

Abbildung 1 zeigt eine organisierte und modulare Workflow-Pipeline, die darauf ausgelegt ist, molekulare Biomarker mittels maschinellem Lernen und Deep-Learning-Techniken in Risiko- oder Diagnoseindikationkategorien einzuteilen. Hier ist eine detaillierte Schritt-für-Schritt-Erklärung des Prozesses:

1. Datensatzerfassung
   Der Datensatz stammt aus MarkerDB 2.0, einer kuratierten Datenbank molekularer Biomarker.
2. Datenvorverarbeitung
   Dies gewährleistet Datenqualität und Konsistenz, indem Nullwerte und fehlen....

Ergebnisse

Die Experimente werden mit ML- und DL-Ansätzen durchgeführt, um deren Leistung zu vergleichen. Gleichzeitig wird die Erstellung von ML-Modellen in Betracht gezogen, die sowohl überwachte als auch unüberwachte Lernmechanismen nutzen. Die in dieser Methodik verwendeten überwachten Techniken sind Logistic Regression, Decision Tree, Random Forest, Gradient Boost, Support Vector Machine und K-Nearest Neighbor Algorithmen. Diese Algorithmen reichen von einfachen statistischen Modellen bis hin .......

Diskussion

Die vorgeschlagene Arbeit behandelt eindeutig die Bedeutung von Biomarkern bei der Identifizierung und Überwachung einer Krankheit und ihrer Merkmale. Der vorgeschlagene Ansatz für die Biomarker-Methodik basiert auf vier wesentlichen Schritten: sorgfältige Datenaufbereitung (Reinigung, Codierung, Eliminierung von Identifikatoren); einheitliche Zielkodierung (Risiko=0, Diagnostisch=1); Normalisierung von Features und hochwertiges Deep Embedding für Modelle wie AutoInt^37<.......

Materialien

Liste der in diesem Artikel verwendeten Materialien

Name	Unternehmen	Katalognummer	Kommentare
AutoInt-Modell	Peking-Universität	https://github.com/shichence/AutoInt	Automatisches Merkmalsinteraktionslernen über selbstaufmerksame neuronale Netze: Effizienter Algorithmus zur automatischen Erlernen hochrangiger Merkmalsinteraktionen für (spärliche) kategorische und numerische Merkmale
deepctr_torch.Modelle	Open Source	https://github.com/shenweichen/DeepCTR-Torch	Modulares und erweiterbares Paket von Deep-Learning-basierten CTR-Modellen, um ein eigenes individuelles Modell einfach zu erstellen.
Google Colaboratory	Google	https://colab.research.google.com/	Cloud-basiert  Umgebung, um Python-Code über den Browser für maschinelles Lernen und Datenanalyse zu schreiben und auszuführen
Keras 2.6.0	Keras	https://keras.io/	Bietet eine Python-Schnittstelle zum Ausführen neuronaler Netzwerke, die auf Tensorflow läuft
MarkerDB 2.0	MarkerDB	https://markerdb.ca/downloads	Öffentlich verfügbare Datenbank molekularer Biomarker
Matplotlib 3.4.3	Matplotlib	https://matplotlib.org/	Visualisierungsbibliothek für Python
Numpy 1.21.4	Numpy	https://numpy.org/	Grundlegendes Paket für wissenschaftliches Rechnen mit Python
Pandas 1.3.4	Pandas	https://pandas.pydata.org/	Leistungsstarkes, flexibles und einfach zu bedienendes Open-Source-Datenanalyse- und -Manipulationstool, das auf der Programmiersprache Python basiert.
Python 3.8.10	Python Software Foundation	https://www.python.org/	Beliebte Programmiersprache, die Deep-Learning-Systeme effektiver integriert.
pytorch_tabnet.tab_model	Pytorch	https://pypi.org/project/pytorch-tabnet/	Zur Implementierung von binären/mehrklassigen Klassifikations- und Regressionsproblemen.
Scikit-learn	Scikit-learn	https://scikit-learn.org/stable/	Python-Modul für maschinelle Lernalgorithmen
Seaborn	Seaborn	https://seaborn.pydata.org/	Hochrangige Datenvisualisierungsbibliothek zum Zeichnen attraktiver und informativer statistischer Grafiken
TabNet-Modell	Google	https://github.com/dreamquark-ai/tabnet	TabNet ist ein End-to-End-neuronales Netzwerk, das darauf ausgelegt ist, tabellarische Daten direkt zu verarbeiten
Tensorflow 2.6.0	Google	https://www.tensorflow.org/	Eine End-to-End-Plattform für maschinelles Lernen