Biomarqueurs moléculaires multimodaux basés sur l’apprentissage automatique pour l’analyse prédictive de la santé

Résumé

L’apprentissage automatique avec biomarqueurs multimodaux améliore la prédiction et le suivi des maladies, offrant des perspectives d’avancées en santé dans divers domaines, améliorant les résultats de santé grâce à une prédiction précise des maladies.

Résumé

Chaque année, de nombreuses personnes à travers le monde sont progressivement touchées par des problèmes de santé dévastateurs tels que les maladies cardiaques, les infections respiratoires, les dysfonctionnements neurologiques, le stress cognitif, le cancer, les AVC, le diabète, etc., qui entraînent de graves complications de santé et des anomalies associées. Ainsi, les analyses précoces de la santé sont cruciales, car elles permettent une intervention rapide grâce à des thérapies ciblées, offrant potentiellement un soulagement immédiat et des bénéfices durables à long terme qui peuvent ralentir la progression de la maladie. En raison des processus pathophysiologiques complexes et des essais cliniques hétérogènes dans diverses pathologies, il est nécessaire de biomarqueurs multimodaux hautement sensibles et d’approches d’investigation efficaces pour détecter et surveiller avec précision les résultats de santé des patients. Par conséquent, des algorithmes d’apprentissage automatique avec diverses catégories et techniques sont pris en compte pour prédire les résultats, notamment le pronostic, l’évaluation des risques, la stratification des patients et la surveillance de la maladie. Le déroulement du travail proposé est divisé en trois étapes, la première étape définissant l’importance des soins de santé avec des études de cas, suivie par les algorithmes traditionnels d’apprentissage automatique (ML), les approches traditionnelles de Deep Learning (DL) et les techniques modernes de DL (TabNet et AutoInt) dans la seconde phase. Enfin, les expériences sont réalisées pour justifier les résultats. Ce travail met en lumière le regroupement des modalités en intégrant des biomarqueurs moléculaires de protéines, chimiques et génétiques avec des caractéristiques émergentes de l’apprentissage automatique. Les résultats indiquent une amélioration significative de la prédiction de la précision en utilisant la méthodologie proposée.

Introduction

Le système de santé utilise de plus en plus l’analytique prédictive pour surveiller les patients et diagnostiquer les résultats de santé en temps voulu, facilitant ainsi des soins proactifs et améliorant les résultats pour les patients. En intégrant l’analytique prédictive aux biomarqueurs, les cliniciens peuvent améliorer la précision diagnostique, identifier des traitements efficaces, suivre l’évolution des traitements et obtenir des informations précieuses sur les mécanismes de la maladie, conduisant finalement à des décisions thérapeutiques plus éclairées et efficaces. Les biomarqueurs désignent les caractéristiques de molécules b....

Protocole

1. Flux de travail expérimental

La Figure 1 illustre un flux de travail organisé et modulaire conçu pour catégoriser les biomarqueurs moléculaires en catégories de risque ou d’indication diagnostique, à l’aide de techniques d’apprentissage automatique et d’apprentissage profond. Voici une explication détaillée étape par étape du processus :

1. Acquisition de jeux de données
   L’ensemble de données est collecté à partir de MarkerDB 2.0, une base de données soigneusement sélectionnée de biomarqueurs moléculaires.
2. Prétraitement des données
   C....

Résultats

Les expériences sont menées en utilisant des approches ML et DL pour comparer leurs performances. Parallèlement, la création de modèles d’apprentissage automatique utilisant à la fois des mécanismes d’apprentissage supervisé et non supervisé est envisagée. Les techniques supervisées utilisées dans cette méthodologie sont les algorithmes de régression logistique, arbre de décision, forêt aléatoire, augmentation de gradient, machine à vecteurs de support et K-Voisins les plus proches. Ces .......

Discussion

Le travail proposé aborde clairement l’importance des biomarqueurs dans l’identification et le suivi d’une maladie et de ses caractéristiques. L’approche suggérée pour la méthodologie des biomarqueurs repose sur quatre étapes essentielles : une préparation minutieuse des données (nettoyage, encodage, élimination des identifiants) ; codage uniforme de la cible (Risque=0, Diagnostic=1) ; la normalisation des fonctionnalités et l’intégration profonde de haute qualité pour des modèles tels q.......

Matériaux

Liste des matériaux utilisés dans cet article

Nom	Entreprise	Numéro de catalogue	Commentaires
Modèle AutoInt	Université de Pékin	https://github.com/shichence/AutoInt	Apprentissage automatique de l’interaction des caractéristiques via des réseaux de neurones auto-attentifs : algorithme efficace pour apprendre automatiquement les interactions de caractéristiques de haut ordre pour des caractéristiques catégorielles et numériques (clairsemées)
deepctr_torch.modèles	Open source	https://github.com/shenweichen/DeepCTR-Torch	Ensemble modulaire et extensible de modèles CTR basés sur l’apprentissage profond pour construire facilement leur propre modèle personnalisé.
Colaboratoire Google	Google	https://colab.research.google.com/	Cloud-based  ; environnement pour écrire et exécuter du code Python via le navigateur pour l’apprentissage automatique et l’analyse des données
Keras 2.6.0	Keras	https://keras.io/	Fournit une interface Python pour exécuter des réseaux de neurones qui fonctionne au-dessus de Tensorflow
MarkerDB 2.0	MarkerDB	https://markerdb.ca/downloads	Base de données publique disponible des biomarqueurs moléculaires
Matplotlib 3.4.3	Matplotlib  ;	https://matplotlib.org/	Bibliothèque de visualisation pour python
Numpy 1.21.4	Engourdi	https://numpy.org/	Package fondamental pour l’informatique scientifique avec Python
Pandas 1.3.4	Pandas	https://pandas.pydata.org/	Outil d’analyse et de manipulation de données open source, puissant, flexible et facile à utiliser, construit sur le langage de programmation Python.
Python 3.8.10	Fondation Python Software	https://www.python.org/	Langage de programmation populaire qui intègre plus efficacement les systèmes d’apprentissage profond.
pytorch_tabnet.tab_model	Pytorch	https://pypi.org/project/pytorch-tabnet/	Pour la mise en œuvre de problèmes de classification binaire/multi-classes et de régression.
Scikit-learn	Scikit-learn	https://scikit-learn.org/stable/	Module Python pour les algorithmes d’apprentissage automatique
Seaborn	Seaborn	https://seaborn.pydata.org/	Bibliothèque de visualisation de données de haut niveau pour dessiner des graphiques statistiques attrayants et informatifs
Modèle TabNet	Google	https://github.com/dreamquark-ai/tabnet	TabNet est un réseau de neurones de bout en bout conçu pour traiter directement les données tabulaires
Tensorflow 2.6.0	Google	https://www.tensorflow.org/	Une plateforme de bout en bout pour l’apprentissage automatique