糖尿病性腎疾患の急速な進行を予測するためのバイオマーカーおよび電子患者データを用いた機械学習リスクスコアの導出と検証【JST・京大機械翻訳】

Chan, L.; Nadkarni, G. N.; Fleming, F.; McCullough, J. R.; Connolly, P.; Mosoyan, G.; El Salem, F.; Kattan, M. W.; Vassalotti, J. A.; Murphy, B.; Donovan, M. J.; Coca, S. G.; Damrauer, S.

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202204348836403 整理番号：22P0265361

糖尿病性腎疾患の急速な進行を予測するためのバイオマーカーおよび電子患者データを用いた機械学習リスクスコアの導出と検証【JST・京大機械翻訳】

Derivation and validation of a machine learning risk score using biomarker and electronic patient data to predict rapid progression of diabetic kidney disease

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発行年： 2020年06月11日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2020年06月11日
JST資料番号： O7002B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

※このプレプリント論文は学術誌に掲載済みです。なお、学術誌掲載の際には一部内容が変更されている可能性があります。

輸入性腎臓病(DKD)は,米国における腎不全の主因であり,予後改善のために進行を予測する必要がある。【目的】DKD進行を予測するため,電子健康記録(EHR)と循環バイオマーカーからのデータを組み合わせた,機械学習,予後リスクスコア(KidneyIntelX)を開発し,検証する。デザインObservationalコホート研究は,Mount Sinai BioMe BiobankとPenn Medical Biobankのバイオバンクをリンクした。一般DKD(G3a-G3b)の参加者は,A2-A3レベルアルブミン尿症と銀行血漿で,すべてのグレードのアルブミン尿(A1-A3)とG1&G2を有する。主な結果および測定Plasmaバイオマーカー可溶性腫瘍壊死因子1/2(sTNFR1,sTNFR2)および腎臓損傷分子-1(KIM-1)を,ベースラインで測定した。患者を誘導[60%]と検証セット[40%]に分けた。複合一次エンドポイント,腎機能の進行性低下,すなわち,急速腎機能低下(RKFD)(推定糸球体濾過率(eGFR)低下[≧]5ml/分/1.73m ̄2/年),[≧]40%持続的低下,または5年以内の腎不全。機械学習モデル(ランダムフォレスト)を訓練し,標準計量を用いて性能を評価した。【結果】DKDの1146人の患者において,年齢中央値は63歳,51%は女性,中央値ベースラインeGFRは54ml/分/1.73m ̄2,尿アルブミン対クレアチニン比(uACR)は61mg/g,追跡調査は4.3年であった。241人の患者(21%)は腎機能の進行性低下を経験した。誘導セット(n=686)における10倍交差検証において,リスクモデルは0.77(95%CI 0.74~0.79)の曲線下面積(AUC)を有した。検証(n=460)において,AUCは0.77(95%CI0.76~0.79)であった。比較により,最適化臨床モデルのAUCは,誘導で0.62(95%CI 0.61~0.63),検証で0.61(95%CI 0.60~0.63)であった。誘導からのカットオフを用いて,腎臓IntelXは,低リスクグループで62%の陽性予測値(PPV),ハイリスクグループで62%の陽性予測値(PPV)で,低リスクグループで91%の負の予測値(NPV)で,低,中間および高リスクグループに,検証コホートの46%,37%および16.5%を層別化した。高リスク群へのイベントの正味再分類指数は41%であった(p<0.05)。結論:血漿バイオマーカーとEHRデータを組み合わせた学習モデルは,早期DKD患者におけるKDIGOと標準臨床モデルより5年以内の腎機能の進行性低下の予測を改善した。【JST・京大機械翻訳】

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