自閉症イメージングバイオマーカーチャレンジからの洞察:バイオマーカー発見への約束と脅威【JST・京大機械翻訳】

Traut, N.; Heuer, K.; Lemaitre, G.; Beggiato, A.; Germanaud, D.; Elmaleh, M.; Bethegies, A.; Bonasse-Gahot, L.; Cai, W.; Chambon, S.; Cliquet, F.; Ghriss, A.; Guigui, N.; de Pierrefeu, A.; Wang, M.; Zantedeschi, V.; Boucaud, A.; van den Bossche, J.; Kegl, B.; Delorme, R.; Bourgeron, T.; Toro, R.; Varoquaux, G.

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202207730506684 整理番号：22P0032800

自閉症イメージングバイオマーカーチャレンジからの洞察:バイオマーカー発見への約束と脅威【JST・京大機械翻訳】

Insights from an autism imaging biomarker challenge: promises and threats to biomarker discovery

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著者 (23件)： , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , ,
資料名：
発行年： 2022年03月31日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年03月31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)

MRIは,自閉症スペクトラム障害(ASD)における解剖学的および機能的差異を同定するために広く使用されている。しかし,これらの知見の多くは,研究が小さなコホートに依存するため,複製するのが困難であり,多くの複雑,非閉鎖,分析的選択に構築されている。MRIデータからASD診断を予測する国際課題を実施し,著者らは,2000人以上の個人から前処理された解剖学的および機能的MRIデータを提供した。予測の評価を厳密にブラインド化した。146人の挑戦者が予測アルゴリズムを提出し,それは,未使用データと追加取得サイトを用いて,チャレンジの最後に評価した。最良のアルゴリズムでは,MRIモダリティ,脳領域およびサンプルサイズの重要性を検討した。著者らは,MRIがASD診断を予測できるという証拠を見出した:10の最良アルゴリズムは,AUC[ ̄]0.80-farで診断を確実に予測し,コホート20-時間での遺伝子型決定データを用いて現在得られるものよりも優れていた。機能的MRIは解剖学的MRIよりも予測に重要であり,サンプルサイズの増加は予測精度を着実に増加させ,バイオマーカーを改善する効率的戦略を提供することを観察した。また,データに一般化する強いインセンティブにもかかわらず,与えられたデータセットに関するモデル開発は,オーバーフィッティングのリスクに直面したが,一方では,手でのデータに関する交差検証において良好に実行すること,しかし,一般化ではないことも観察した。最後に,低い予測精度(AUC=0.72)で,チャレンジ終了後(EU-AIMS)に追加した外部試料でASD診断を予測することができた。これは,大きなマルチサイトコホートに基づくにもかかわらず,著者らの課題は,データセットシフトの面で脆弱なバイオマーカーをまだ作り出すことを示した。【JST・京大機械翻訳】

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, , , , , , , , 【Automatic Indexing@JST】

精神障害の診断 , 神経系の診断 , 精神障害

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