다중 모드 계산 프레임 워크는 골수성 형성 증후군의 예후를 예측할 수 있습니다

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Carmen Pope, Bpharm에 의해 의학적으로 검토되었습니다. 2025 년 2 월 26 일에 마지막 업데이트.

2025 년 2 월 26 일 수요일 - 환자 계층화 및 예후 예측을위한 멀티 모드 계산 프레임 워크는 환자 클러스터의 자동 식별을 가능하게하며, 미 일류 형성 증후군 (MDS)을 가진 환자에 대한 고전적인 접근 방식을 능가 할 수 있습니다. 이탈리아와 동료들은 환자의 계층화 및 예후 예측 (VAE-SURV)을위한 복합 계산 프레임 워크를 소개했습니다. VAE-SURV는 변동성 자동 인코딩 (VAE)을 통합하여 분자 데이터를 특성화하는 고차원 공간을 깊은 생존 모델과 임상 기능과 결합하는 고차원 공간을 감소시킵니다. 알고리즘의 임상 적 견고성은 MD의 Genomed4all 코호트에 VAE-SURV를 적용하여 테스트되었습니다.

연구원들은 VAE-SURV가 Genommed4all 코호트에서 2,043 명의 환자에서 테스트 할 때 0.78의 평균 C- 인덱스를 달성하여 고전적인 접근 방식을 능가한다는 것을 발견했습니다. 클러스터링을 입력 데이터에 직접 적용하는 전통적인 접근 방식과 비교하여 잠재 공간은 클러스터링 성능을 향상 시켰습니다. 확인 된 클러스터의 분석은 제안 된 프레임 워크가 세계 보건기구 2016 MDS 하위 유형과 비교하여 기존 임상 분류를 포착하는 한편, 새로운 데이터 중심의 환자 그룹을 제안하는 것으로 나타났습니다. VAE-SURV는 2,384 명의 환자 (중앙 C- 인덱스, 0.74)의 외부 MDS 코호트에서 테스트 할 때 우수한 예측 성능을 달성하여 주요 임상 및 유전 적 특징의 해석 가능성을 보존합니다. 저자는 글을 씁니다. "그것은 혈액 학적 장애의 맥락에서 개인화 된 약에 크게 기여하는 것입니다."

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출처 : Healthday

게시됨 : 2025-02-27 06:00

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