Le cadre de calcul multimodal peut prédire le pronostic des syndromes myélodysplasiques

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examiné médicalement par Carmen Pope, bpharm. Dernière mise à jour le 26 février 2025.

par Elana Gotkine Healthday Reporter

Mercredi 26 février 2025 - Un cadre de calcul multimodal pour la stratification des patients et la prédiction du pronostic permet une identification automatique des grappes de patients, surperformant des approches classiques pour les patients atteints de syndromes myélodysplasiques (MDS), selon une étude publiée en ligne dans le numéro d'avril de l'Université et des programmes de Biomedine. et ses collègues ont introduit un cadre de calcul multimodal pour la stratification des patients et la prédiction du pronostic (VAE-surv). Vae-surv intègre un autoencoder variationnel (VAE), qui réduit l'espace de haute dimension qui caractérise les données moléculaires, avec un modèle de survie profonde, combinant des informations intégrées avec des caractéristiques cliniques. La robustesse clinique de l'algorithme a été testée en appliquant Vae-surv à la cohorte génomed4Al de MDS.

Les chercheurs ont constaté que la VAE-surv avait obtenu un indice C médian de 0,78 lorsqu'il a été testé sur 2 043 patients dans la cohorte GenomMed4Al, surpassant les approches classiques. Par rapport à une approche traditionnelle qui applique le clustering directement aux données d'entrée, l'espace latent a amélioré les performances de clustering. L'analyse des grappes identifiées a montré que le cadre proposé peut capturer les catégorisations cliniques existantes par rapport aux sous-types MDS de l'Organisation mondiale de la santé 2016 tout en suggérant de nouveaux groupes de patients basés sur les données. Vae-Surv a obtenu de bonnes performances de prédiction lorsqu'elles sont testées dans une cohorte de MDS externe de 2 384 patients (indice C médian, 0,74), préservant l'interprétabilité des principales caractéristiques cliniques et génétiques.

"Le cadre VAE-SURV démontre la puissance de l'apprentissage en profondeur et de la gestion du paysage complexe de MD Prédiction: «Les auteurs écrivent. "Il devrait contribuer de manière significative à la médecine personnalisée dans le contexte des troubles hématologiques."

Abstract / Texte complet

disglière: Statics dans le ddisclassemer "> tendances et ne concernent pas les individus. Les facteurs individuels peuvent varier considérablement. Recherchez toujours des conseils médicaux personnalisés pour les décisions de santé individuelles.

Source: Healthday

Publié : 2025-02-27 06:00

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