論文の概要: MAGIC: Multi-scale Heterogeneity Analysis and Clustering for Brain Diseases

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.00812v2
• Date: Fri, 10 Jul 2020 00:50:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-14 22:28:20.445710
• Title: MAGIC: Multi-scale Heterogeneity Analysis and Clustering for Brain Diseases
• Title（参考訳）: MAGIC:脳疾患のマルチスケール不均一性解析とクラスタリング
• Authors: Junhao Wen, Erdem Varol, Ganesh Chand, Aristeidis Sotiras, Christos Davatzikos
• Abstract要約: マルチスケールクラスタリングを活用することにより,病気の多様性を明らかにする新しい手法MAGICを提案する。 シミュレーションした異種神経解剖学的データを用いてMAGICを検証するとともに、アルツハイマー病(AD)の異種性を探究して臨床応用の可能性を示す。 以上の結果より,大脳皮質大萎縮と大脳皮質大萎縮の2つの亜型は,海馬の微細萎縮と大脳皮質大萎縮の2つからなることが明らかとなった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.955454029331185
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: There is a growing amount of clinical, anatomical and functional evidence for the heterogeneous presentation of neuropsychiatric and neurodegenerative diseases such as schizophrenia and Alzheimers Disease (AD). Elucidating distinct subtypes of diseases allows a better understanding of neuropathogenesis and enables the possibility of developing targeted treatment programs. Recent semi-supervised clustering techniques have provided a data-driven way to understand disease heterogeneity. However, existing methods do not take into account that subtypes of the disease might present themselves at different spatial scales across the brain. Here, we introduce a novel method, MAGIC, to uncover disease heterogeneity by leveraging multi-scale clustering. We first extract multi-scale patterns of structural covariance (PSCs) followed by a semi-supervised clustering with double cyclic block-wise optimization across different scales of PSCs. We validate MAGIC using simulated heterogeneous neuroanatomical data and demonstrate its clinical potential by exploring the heterogeneity of AD using T1 MRI scans of 228 cognitively normal (CN) and 191 patients. Our results indicate two main subtypes of AD with distinct atrophy patterns that consist of both fine-scale atrophy in the hippocampus as well as large-scale atrophy in cortical regions. The evidence for the heterogeneity is further corroborated by the clinical evaluation of two subtypes, which indicates that there is a subpopulation of AD patients that tend to be younger and decline faster in cognitive performance relative to the other subpopulation, which tends to be older and maintains a relatively steady decline in cognitive abilities.
• Abstract（参考訳）: 統合失調症やアルツハイマー病(AD)などの神経精神・神経変性疾患の異質な発現を示す臨床、解剖学的、機能的な証拠が増えている。 疾患の異なるサブタイプを解明することで、神経病原性の理解を深め、標的とする治療プログラムの開発を可能にする。 最近の半教師付きクラスタリング技術は、病気の多様性を理解するデータ駆動の方法を提供する。 しかし、既存の方法では、この病気のサブタイプが脳全体に異なる空間スケールで存在している可能性を考慮していない。 本稿では,マルチスケールクラスタリングを活用して,病気の多様性を明らかにする新しい手法MAGICを提案する。 まず,多スケール構造共分散(PSC)のパターンを抽出し,その後,PSCの異なるスケールにわたる2サイクルブロックワイズ最適化による半教師付きクラスタリングを行った。 認知正常228例(CN)と191例(CN)のT1 MRIスキャンを用いて, MRICを擬似異種神経解剖学的データを用いて検証し, その臨床的有用性について検討した。 以上の結果から,海馬の微細萎縮と皮質域の大規模萎縮の2種類のadサブタイプが,それぞれ異なる萎縮パターンを示した。 この不均一性の証拠は、2つのサブタイプの臨床的評価によってさらに裏付けられ、AD患者は、他のサブタイプと比較してより若く、認知能力がより早く低下する傾向にあり、認知能力の相対的に低下する傾向にあることが示されている。

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