論文の概要: Modeling Disease Progression in Mild Cognitive Impairment and Alzheimer's Disease with Digital Twins

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.13455v1
• Date: Thu, 24 Dec 2020 22:29:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-25 08:05:52.852325
• Title: Modeling Disease Progression in Mild Cognitive Impairment and Alzheimer's Disease with Digital Twins
• Title（参考訳）: 軽度認知障害とアルツハイマー病におけるデジタル双生児の病態進展のモデル化
• Authors: Daniele Bertolini, Anton D. Loukianov, Aaron M. Smith, David Li-Bland, Yannick Pouliot, Jonathan R. Walsh, Charles K. Fisher
• Abstract要約: デジタル双生児は、実際の被験者とベースラインデータを共有する臨床記録のシミュレーションである。 我々はDigital Twinsが、さまざまな病気の重症度で臨床試験において、いくつかの重要なエンドポイントの進行を同時に捉える方法を示す。
• 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: Alzheimer's Disease (AD) is a neurodegenerative disease that affects subjects in a broad range of severity and is assessed in clinical trials with multiple cognitive and functional instruments. As clinical trials in AD increasingly focus on earlier stages of the disease, especially Mild Cognitive Impairment (MCI), the ability to model subject outcomes across the disease spectrum is extremely important. We use unsupervised machine learning models called Conditional Restricted Boltzmann Machines (CRBMs) to create Digital Twins of AD subjects. Digital Twins are simulated clinical records that share baseline data with actual subjects and comprehensively model their outcomes under standard-of-care. The CRBMs are trained on a large set of records from subjects in observational studies and the placebo arms of clinical trials across the AD spectrum. These data exhibit a challenging, but common, patchwork of measured and missing observations across subjects in the dataset, and we present a novel model architecture designed to learn effectively from it. We evaluate performance against a held-out test dataset and show how Digital Twins simultaneously capture the progression of a number of key endpoints in clinical trials across a broad spectrum of disease severity, including MCI and mild-to-moderate AD.
• Abstract（参考訳）: アルツハイマー病(英語: Alzheimer's Disease, AD)は、神経変性疾患であり、様々な重症度に影響を及ぼし、複数の認知機能機器を用いて臨床試験で評価される。 ADの臨床試験は、病気の早期、特に軽度認知障害(MCI)に重点を置いているため、疾患スペクトラム全体にわたる被験者の結果をモデル化する能力は非常に重要である。 我々は、条件制限ボルツマンマシン(CRBM)と呼ばれる教師なし機械学習モデルを用いて、AD被験者のデジタルツインを作成する。 デジタル双生児(英: digital twins)は、実際の被験者とベースラインデータを共有し、標準治療下での結果を包括的にモデル化する臨床記録である。 CRBMは、観察研究の被験者から得た大量の記録と、ADスペクトル全体にわたる臨床試験のプラセボアームに基づいて訓練されている。 これらのデータは、データセット内の被験者間で測定および欠落した観察の、挑戦的だが一般的なパッチワークを示し、それから効果的に学習する新しいモデルアーキテクチャを提案する。 本研究は,Digital Twinsが,MCIや軽度・軽度ADを含む多彩な疾患重症度で臨床治験において,複数の重要なエンドポイントの進行を同時に捉える方法を示す。

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