A estrutura computacional multimodal pode prever o prognóstico de síndromes mielodisplásicas

revisado medicamente por Carmen Pope, Bpharm. Última atualização em 26 de fevereiro de 2025.

Quarta -feira, 26 de fevereiro de 2025 - Uma estrutura computacional multimodal para estratificação de pacientes e previsão de prognóstico permite a identificação automática de aglomerados de pacientes, superando abordagens clássicas para pacientes com síndromes de mielodisplásico, de acordo com o Publicado em Publicado na edição de computadores e programas em biomedicina. A Itália e os colegas introduziram uma estrutura computacional multimodal para a estratificação dos pacientes e a previsão de prognóstico (VAE-Surv). O VAE-SURV integra um autoencoder variacional (VAE), que reduz o espaço de alta dimensão que caracteriza dados moleculares, com um modelo de sobrevivência profundo, combinando informações incorporadas com características clínicas. A robustez clínica do algoritmo foi testada aplicando Vae-Surv à coorte Genomed4all de MDS.

Os pesquisadores descobriram que o VAE-SURV alcançou um índice C mediano de 0,78 quando testado em 2.043 pacientes na coorte Genommed4all, superando abordagens clássicas. Comparado com uma abordagem tradicional que aplica o cluster diretamente aos dados de entrada, o espaço latente aumentou o desempenho do cluster. A análise dos clusters identificados mostrou que a estrutura proposta pode capturar categorizações clínicas existentes em comparação com os subtipos de MDS da Organização Mundial da Saúde 2016, além de sugerir novos grupos de pacientes orientados a dados. O VAE-Surv alcançou um bom desempenho de previsão quando testado em uma coorte externa de MDS de 2.384 pacientes (índice C mediano, 0,74), preservando a interpretabilidade das principais características clínicas e genéticas. os autores escrevem. "Ele contribui significativamente para a medicina personalizada no contexto de distúrbios hematológicos".

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Fonte: HealthDay

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