論文の概要: Trajectories, bifurcations and pseudotime in large clinical datasets: applications to myocardial infarction and diabetes data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.03788v2
• Date: Mon, 5 Oct 2020 21:57:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-12 20:34:54.079997
• Title: Trajectories, bifurcations and pseudotime in large clinical datasets: applications to myocardial infarction and diabetes data
• Title（参考訳）: 大規模臨床データセットにおけるトラジェクトリー、ビフルケーション、擬似時間:心筋梗塞および糖尿病データへの応用
• Authors: Sergey E. Golovenkin, Jonathan Bac, Alexander Chervov, Evgeny M. Mirkes, Yuliya V. Orlova, Emmanuel Barillot, Alexander N. Gorban, and Andrei Zinovyev
• Abstract要約: 混合データ型と欠落値を特徴とする大規模臨床データセット分析のための半教師付き方法論を提案する。 この手法は、次元の減少、データの可視化、クラスタリング、特徴の選択と、部分的に順序付けられた観測列における測地距離(擬時)の定量化のタスクを同時に扱うことのできる弾性主グラフの適用に基づいている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 94.37521840642141
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large observational clinical datasets become increasingly available for mining associations between various disease traits and administered therapy. These datasets can be considered as representations of the landscape of all possible disease conditions, in which a concrete pathology develops through a number of stereotypical routes, characterized by `points of no return' and `final states' (such as lethal or recovery states). Extracting this information directly from the data remains challenging, especially in the case of synchronic (with a short-term follow up) observations. Here we suggest a semi-supervised methodology for the analysis of large clinical datasets, characterized by mixed data types and missing values, through modeling the geometrical data structure as a bouquet of bifurcating clinical trajectories. The methodology is based on application of elastic principal graphs which can address simultaneously the tasks of dimensionality reduction, data visualization, clustering, feature selection and quantifying the geodesic distances (pseudotime) in partially ordered sequences of observations. The methodology allows positioning a patient on a particular clinical trajectory (pathological scenario) and characterizing the degree of progression along it with a qualitative estimate of the uncertainty of the prognosis. Overall, our pseudo-time quantification-based approach gives a possibility to apply the methods developed for dynamical disease phenotyping and illness trajectory analysis (diachronic data analysis) to synchronic observational data. We developed a tool $ClinTrajan$ for clinical trajectory analysis implemented in Python programming language. We test the methodology in two large publicly available datasets: myocardial infarction complications and readmission of diabetic patients data.
• Abstract（参考訳）: 大規模な臨床データセットは、様々な病原体間の鉱業関係や投与療法に利用できるようになる。 これらのデータセットは、いくつかのステレオ典型的経路を通じて具体的な病理が発達する可能性のある全ての疾患条件の風景の表現と見なすことができ、それらは「無帰点」と「最終状態」(致死状態や回復状態など)によって特徴づけられる。 この情報をデータから直接抽出することは、特に(短期的なフォローアップを伴う)同期観測の場合、難しい課題である。 本稿では, 幾何データ構造を分岐型臨床軌跡の花束としてモデル化し, 複合データ型と欠落値によって特徴付けられる, 大規模臨床データセットの分析のための半教師あり手法を提案する。 本手法は, 次元の縮小, データの可視化, クラスタリング, 特徴の選択, 測地線距離 (pseudotime) の定量化を同時に行うことのできる弾性主グラフの応用に基づいている。 この方法は、患者を特定の臨床経過(病理学的シナリオ)で位置決めし、予後の不確かさを定性的に推定し、それに沿って進行の程度を特徴付ける。 概して,疑似時間量化に基づく手法は,動的疾患表現型解析および疾患軌跡解析(2次データ解析)のために開発された手法を同期観測データに適用する可能性を示す。 我々はClinTrajan$というPython言語で実装された臨床軌道解析ツールを開発した。 提案手法は,心筋梗塞の合併症と糖尿病患者データの再送という2つの大きなデータセットで検証した。

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