論文の概要: Individual health-disease phase diagrams for disease prevention based on machine learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.15598v1
• Date: Tue, 31 May 2022 08:25:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-06-01 12:53:44.708396
• Title: Individual health-disease phase diagrams for disease prevention based on machine learning
• Title（参考訳）: 機械学習に基づく疾患予防のための個別健康・退院相図
• Authors: Kazuki Nakamura, Eiichiro Uchino, Noriaki Sato, Ayano Araki, Kei Terayama, Ryosuke Kojima, Koichi Murashita, Ken Itoh, Tatsuya Mikami, Yoshinori Tamada and Yasushi Okuno
• Abstract要約: 複数のバイオマーカーの境界値を可視化することにより、個人の健康状態を表すHDPD(Health-disease phase diagram)を提示する。 以上の結果から,HDPDは発症過程における個々の生理的状態を表わし,疾患予防の介入目標として利用できることが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.0617212070722408
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Early disease detection and prevention methods based on effective interventions are gaining attention. Machine learning technology has enabled precise disease prediction by capturing individual differences in multivariate data. Progress in precision medicine has revealed that substantial heterogeneity exists in health data at the individual level and that complex health factors are involved in the development of chronic diseases. However, it remains a challenge to identify individual physiological state changes in cross-disease onset processes because of the complex relationships among multiple biomarkers. Here, we present the health-disease phase diagram (HDPD), which represents a personal health state by visualizing the boundary values of multiple biomarkers that fluctuate early in the disease progression process. In HDPDs, future onset predictions are represented by perturbing multiple biomarker values while accounting for dependencies among variables. We constructed HDPDs for 11 non-communicable diseases (NCDs) from a longitudinal health checkup cohort of 3,238 individuals, comprising 3,215 measurement items and genetic data. Improvement of biomarker values to the non-onset region in HDPD significantly prevented future disease onset in 7 out of 11 NCDs. Our results demonstrate that HDPDs can represent individual physiological states in the onset process and be used as intervention goals for disease prevention.
• Abstract（参考訳）: 効果的な介入に基づく早期疾患の検出と予防方法が注目されている。 機械学習技術は、多変量データの個人差を捉えることによって、正確な疾患予測を可能にした。 精密医療の進歩は、個々のレベルでの健康データにかなりの不均一性が存在し、慢性疾患の発生に複雑な健康要因が関与していることを明らかにしている。 しかし, 複数のバイオマーカー間の複雑な関係から, クロスダイザス発症過程における個々の生理的変化を同定することが課題である。 本稿では,疾患進行過程の初期に変動する複数のバイオマーカーの境界値を可視化することにより,個人の健康状態を表す健康診断位相図(hdpd)を提案する。 HDPDでは、将来の発症予測は変数間の依存関係を考慮しながら複数のバイオマーカー値の摂動によって表現される。 我々は3,238人の縦断健康診査コホートから,11の非感染性疾患(NCD)のHDPDを構築した。 HDPDの非発症領域に対するバイオマーカー値の改善は11NCD中7NCDの発症を著しく妨げた。 以上の結果から,HDPDは発症過程における個々の生理的状態を表わし,疾患予防の介入目標として使用できることが示された。

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