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J-GLOBAL ID：202202228133114444   整理番号：22A0982101

機械学習によるハンチントン病進行モデル:臨床試験設計に対する洞察【JST・京大機械翻訳】

A Machine-Learning Derived Huntington’s Disease Progression Model: Insights for Clinical Trial Design

著者 (7件)： Mohan Amrita (Center for Computational Health, CHDI Management/CHDI Foundation, Yorktown Heights, New York, USA) ,  Sun Zhaonan (IBM Research, Princeton, New Jersey, USA) ,  Ghosh Soumya (IBM Research, Princeton, New Jersey, USA) ,  Li Ying (IBM Research, Princeton, New Jersey, USA) ,  Sathe Swati (Center for Computational Health, CHDI Management/CHDI Foundation, Yorktown Heights, New York, USA) ,  Hu Jianying (IBM Research, Princeton, New Jersey, USA) ,  Sampaio Cristina
資料名： Movement Disorders  (Movement Disorders)
巻： 37  号： 3  ページ： 553-562  発行年： 2022年 
JST資料番号： W2689A  ISSN： 0885-3185  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 背景:Huntington病で利用可能なもののような大規模データセットへの機械学習アルゴリズムの適用は,隠れたパターンを発見する機会を提供し,しばしば臨床観察に識別できない。目的:確率的機械学習法を用いてHuntington病進行のモデルを開発し,検証すること。【方法】4つの観察研究(PREDICT-HD,REGISTRY,TRACK-HD,およびEnroll-HD)からの2079の評価尺度を含む縦断的データを統合し,機械学習法(Bayes潜在変数解析と連続時間隠れMarkovモデル)を適用して,疾患進行の確率的モデルを開発した。モデルを,別々のEnroll-HDデータセットを用いて検証し,既存の臨床参照評価(統一Huntington病評価尺度[UHDRS]診断信頼レベル,総機能的能力,および総運動スコア)およびCAG-年齢製品と比較した。結果:9つの疾患状態は,44の運動,認知および機能的尺度に基づいて発見され,それは参照評価と相関した。検証セットは,3158人の参加者(平均年齢,48.4歳)を含み,そのうち61.5%が疾患を呈した。移行時間の解析は,運動診断の前に起こる「早期疾患」状態1と2が,~16年持続することを示した。参加者数の増加は,「移行」状態3から5の間,運動開始があり,それは, collectively10年を集団的に継続し,そして,「後期疾患」状態6から9は,また,~10年続いた。9つの同定された疾患状態の1つから次の1つへの変換の年間確率は,5%から27%の範囲であった。結論:Huntington病の自然史は,重症度増加の9つの病態によって記述することができる。これらの状態を通しての疾患状態および進行の確率を導く能力は,試験デザインおよび参加者選択を改善するであろう。Copyright 2022 Wiley Publishing Japan K.K. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 評価 ,  運動 ,  病状経過 ,  確率モデル ,  連続時間系 ,  *機械学習 ,  学習アルゴリズム ,  隠れMarkovモデル ,  *Huntington病
準シソーラス用語： 疾患進行 ,  評価尺度 ,  重症度 ,  大規模データセット ,  潜在変数 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： ハンチントン病 ,  機械学習 ,  モデル ,  自然史 ,  進展

分類 (3件)： 神経の基礎医学  (GN01020W) ,  生物学的機能  (EB03040U) ,  中枢神経系  (EJ12030F)

タイトルに関連する用語 (5件)： 機械学習 ,  ハンチントン病 ,  モデル ,  臨床試験設計 ,  洞察