論文の概要: Machine Learning to Predict the Antimicrobial Activity of Cold Atmospheric Plasma-Activated Liquids

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.12478v1
• Date: Mon, 25 Jul 2022 19:08:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-07-27 13:24:31.957218
• Title: Machine Learning to Predict the Antimicrobial Activity of Cold Atmospheric Plasma-Activated Liquids
• Title（参考訳）: 寒冷大気プラズマ活性化液体の抗菌活性予測のための機械学習
• Authors: Mehmet Akif Ozdemir, Gizem Dilara Ozdemir, Merve Gul, Onan Guren and Utku Kursat Ercan
• Abstract要約: プラズマ活性液体(PAL)の強い広帯域抗菌効果が知られている。 医療分野における機械学習(ML)の適用性の証明は、血漿医学にも応用されることを奨励している。 本稿では,PALsのin vitro抗菌活性を定性的に予測するために,事前に得られたデータを用いて比較教師付きMLモデルを提示する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Plasma is defined as the fourth state of matter and non-thermal plasma can be produced at atmospheric pressure under a high electrical field. The strong and broad-spectrum antimicrobial effect of plasma-activated liquids (PALs) is now well known. The proven applicability of machine learning (ML) in the medical field is encouraging for its application in the field of plasma medicine as well. Thus, ML applications on PALs could present a new perspective to better understand the influences of various parameters on their antimicrobial effects. In this paper, comparative supervised ML models are presented by using previously obtained data to qualitatively predict the in vitro antimicrobial activity of PALs. A literature search was performed and data is collected from 33 relevant articles. After the required preprocessing steps, two supervised ML methods, namely classification, and regression are applied to data to obtain microbial inactivation (MI) predictions. For classification, MI is labeled in four categories and for regression, MI is used as a continuous variable. Two different robust cross-validation strategies are conducted for classification and regression models to evaluate the proposed method; repeated stratified k-fold cross-validation and k-fold cross-validation, respectively. We also investigate the effect of different features on models. The results demonstrated that the hyperparameter-optimized Random Forest Classifier (oRFC) and Random Forest Regressor (oRFR) provided better results than other models for the classification and regression, respectively. Finally, the best test accuracy of 82.68% for oRFC and R2 of 0.75 for the oRFR are obtained. ML techniques could contribute to a better understanding of plasma parameters that have a dominant role in the desired antimicrobial effect. Furthermore, such findings may contribute to the definition of a plasma dose in the future.
• Abstract（参考訳）: プラズマは物質の4番目の状態として定義され、非熱プラズマは高電界下で大気圧で生成することができる。 プラズマ活性液体(PAL)の強い広帯域抗菌効果が知られている。 医療分野における機械学習(ML)の適用性の証明は、血漿医学にも応用されることを奨励している。 したがって、MLによるPALの応用は、様々なパラメータが抗菌効果に与える影響をよりよく理解するための新たな視点を与えることができる。 本稿では,PALsのin vitro抗菌活性を定性的に予測するために,事前に得られたデータを用いて比較教師付きMLモデルを提示する。 文献検索を行い、33の関連記事からデータを収集する。 必要な前処理ステップの後、データに2つの教師付きML手法、すなわち分類と回帰を適用し、微生物不活性化(MI)予測を得る。 分類では、miは4つのカテゴリに分類され、回帰では、miは連続変数として使用される。 提案手法を評価するために, 分類モデルと回帰モデルのための2つの異なるロバストなクロスバリデーション戦略を行い, k-フォルダのクロスバリデーションと k-フォールドのクロスバリデーションを繰り返した。 また,異なる特徴がモデルに与える影響についても検討する。 その結果,超パラメータ最適化型森林分類器 (oRFC) とランダムフォレスト回帰器 (oRFR) が,他の分類モデルや回帰モデルよりもよい結果を示した。 最後に、oRFCの82.68%、oRFRの0.75のR2の試験精度を得る。 ML技術は、望まれる抗菌効果に支配的な役割を持つ血漿パラメータの理解に寄与する可能性がある。 さらに、このような知見は将来、血漿線量の定義に寄与する可能性がある。

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