論文の概要: Stratification of Systemic Lupus Erythematosus Patients Using Gene
Expression Data to Reveal Expression of Distinct Immune Pathways
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.05143v1
- Date: Mon, 9 Nov 2020 00:32:24 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-09-28 02:29:47.770221
- Title: Stratification of Systemic Lupus Erythematosus Patients Using Gene
Expression Data to Reveal Expression of Distinct Immune Pathways
- Title(参考訳): 遺伝子発現データを用いた全身性エリテマトーデス患者の特異的免疫経路の検索
- Authors: Aditi Deokar
- Abstract要約: 全身性エリテマトーデス(英:systemic lupus erythematosus)は、アメリカ合衆国で15~24歳の女性の死因である。
本研究では、成人SLE患者の遺伝子発現データを教師なし学習を用いて、患者をクラスターに分けた。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Systemic lupus erythematosus (SLE) is the tenth leading cause of death in
females 15-24 years old in the US. The diversity of symptoms and immune
pathways expressed in SLE patients causes difficulties in treating SLE as well
as in new clinical trials. This study used unsupervised learning on gene
expression data from adult SLE patients to separate patients into clusters. The
dimensionality of the gene expression data was reduced by three separate
methods (PCA, UMAP, and a simple linear autoencoder) and the results from each
of these methods were used to separate patients into six clusters with k-means
clustering.
The clusters revealed three separate immune pathways in the SLE patients that
caused SLE. These pathways were: (1) high interferon levels, (2) high
autoantibody levels, and (3) dysregulation of the mitochondrial apoptosis
pathway. The first two pathways have been extensively studied in SLE. However,
mitochondrial apoptosis has not been investigated before to the best of our
knowledge as a standalone cause of SLE, independent of autoantibody production,
indicating that mitochondrial proteins could lead to a new set of therapeutic
targets for SLE in future research.
- Abstract(参考訳): 全身性エリテマトーデス(英:systemic lupus erythematosus, SLE)は、アメリカ合衆国で15歳から24歳の女性の死因である。
SLE患者に発現する症状や免疫経路の多様性は、新しい臨床試験と同様に、SLEの治療に困難を引き起こす。
本研究では、成人SLE患者の遺伝子発現データを教師なし学習を用いて、患者をクラスターに分けた。
遺伝子発現データの寸法を3つの異なる方法(pca, umap, a simple linear autoencoder)で削減し, それぞれの方法からk-meansクラスタリングを用いた6つのクラスターに分離した。
SLEを発症したSLE患者には3つの免疫経路が認められた。
これらの経路は,(1)インターフェロンレベル,(2)自己抗体レベル,(3)ミトコンドリアアポトーシス経路の異常であった。
最初の2つの経路はSLEで広く研究されている。
しかし、ミトコンドリアアポトーシスは、自己抗体産生とは無関係に、SLEの単独原因としての私たちの知る限り、これまで研究されていないため、今後の研究においてミトコンドリアタンパク質がSLEの新たな治療標的となる可能性が示唆された。
関連論文リスト
- Identifying latent disease factors differently expressed in patient subgroups using group factor analysis [54.67330718129736]
本稿では,サブグループ特異的およびサブグループ共通潜在因子を明らかにするための新しいアプローチを提案する。
提案手法は,正規化されたホースシュー先行群を用いたスパース群因子解析 (GFA) であり,確率計画法を用いて実装した。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-10-10T13:12:14Z) - AXIAL: Attention-based eXplainability for Interpretable Alzheimer's Localized Diagnosis using 2D CNNs on 3D MRI brain scans [43.06293430764841]
本研究では,3次元MRIを用いたアルツハイマー病診断の革新的手法を提案する。
提案手法では,2次元CNNがボリューム表現を抽出できるソフトアテンション機構を採用している。
ボクセルレベルの精度では、どの領域に注意が払われているかを同定し、これらの支配的な脳領域を同定する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-07-02T16:44:00Z) - Multi-level Phenotypic Models of Cardiovascular Disease and Obstructive Sleep Apnea Comorbidities: A Longitudinal Wisconsin Sleep Cohort Study [5.129044301709751]
閉塞性睡眠時無呼吸症候群(OSA)患者における心血管疾患(CVD)の意義
従来のモデルでは、OSA患者のCVD軌跡を正確に予測するために必要な動的および縦方向のスコープが欠如している。
本研究では,ウィスコンシン・スリープ・コーホートのデータを利用して,これらの状態の進行と相互作用を時間とともに解析する,新しい多段階表現型モデルを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-06-19T04:50:16Z) - MMIL: A novel algorithm for disease associated cell type discovery [58.044870442206914]
単一細胞データセットは、しばしば個々の細胞ラベルを欠いているため、病気に関連する細胞を特定することは困難である。
セルレベルの分類器の訓練と校正を可能にする予測手法であるMixture Modeling for Multiple Learning Instance (MMIL)を導入する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-06-12T15:22:56Z) - Understanding Sarcoidosis Using Large Language Models and Social Media Data [4.963018961714468]
サルコイドーシスは,各種臓器に肉芽腫が出現する稀な炎症性疾患である。
我々は,ソーシャルメディアプラットフォームRedditでサルコイドーシスに関連する議論を分析するために,Large Language Model (LLM)を用いた。
プレドニゾンが最も処方された薬剤であり, インフリキシマブは予後改善に最も有効であった。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-05-12T20:54:23Z) - Single-Cell Deep Clustering Method Assisted by Exogenous Gene
Information: A Novel Approach to Identifying Cell Types [50.55583697209676]
我々は,細胞間のトポロジ的特徴を効率的に捉えるために,注目度の高いグラフオートエンコーダを開発した。
クラスタリング過程において,両情報の集合を統合し,細胞と遺伝子の特徴を再構成し,識別的表現を生成する。
本研究は、細胞の特徴と分布に関する知見を高め、疾患の早期診断と治療の基礎となる。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-28T09:14:55Z) - Towards Outcome-Driven Patient Subgroups: A Machine Learning Analysis
Across Six Depression Treatment Studies [41.34047608276278]
神経回路モデルを用いてうつ病の薬理学的治療6治験のデータを解析した。
5種類のモノセラピーと3種類の併用療法に対して,寛解率と解離確率を分類し,個別解離確率を推定するモデルを構築した。
ポストホック分析は、トレーニング中に学んだ患者プロトタイプに基づいてクラスター(サブグループ)を得た。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-03-24T14:34:09Z) - Interpretable histopathology-based prediction of disease relevant
features in Inflammatory Bowel Disease biopsies using weakly-supervised deep
learning [0.8521205677945196]
Crohn's Disease(CD)とUlcerative Colitis(UC)は2種類の炎症性腸疾患である。
深層学習モデルを構築し,CDおよびUCの組織学的特徴を内視鏡的ラベルのみを用いて同定した。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-03-20T15:59:29Z) - Natural language processing to identify lupus nephritis phenotype in
electronic health records [11.714947406532932]
ループス腎炎は、臓器損傷と死亡に対するSLEの主要な疾患の1つである。
EHRデータを用いた自然言語処理(NLP)によりループス腎炎を同定するアルゴリズムを開発した。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-12-20T19:33:50Z) - From Human Mesenchymal Stromal Cells to Osteosarcoma Cells
Classification by Deep Learning [0.18143184797612422]
骨肉腫は, 青年期における悪性骨腫瘍の1つである。
骨肉腫細胞とヒト間葉系間葉系間葉系間葉系間葉系細胞(MSC)を鑑別し,検討中の細胞集団を分類するためにDLアプローチを適用した。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-08-04T22:23:58Z) - Relational Learning between Multiple Pulmonary Nodules via Deep Set
Attention Transformers [46.712009752779196]
複数名詞間の関係を学習するためのマルチインスタンス学習(MIL)手法を提案する。
我々の知る限り、多発性肺結節の関係を学習する最初の研究である。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-04-12T16:05:08Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。