論文の概要: Pathology Steered Stratification Network for Subtype Identification in Alzheimer's Disease

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.05880v1
• Date: Wed, 12 Oct 2022 02:52:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-13 15:49:20.411955
• Title: Pathology Steered Stratification Network for Subtype Identification in Alzheimer's Disease
• Title（参考訳）: アルツハイマー病のサブタイプ同定のための病理ステアリングネットワーク
• Authors: Enze Xu, Jingwen Zhang, Jiadi Li, Defu Yang, Guorong Wu, Minghan Chen
• Abstract要約: アルツハイマー病(英語: Alzheimer's disease, AD)は、βアミロイド、病理学的タウ、神経変性を特徴とする異種多因子性神経変性疾患である。 そこで,本研究では,多モード縦型神経画像データとメインストリームADを融合した新しい病理ステアリング階層ネットワーク(PSSN)を提案し,高齢化人口を分類した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.640036407647804
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Alzheimer's disease (AD) is a heterogeneous, multifactorial neurodegenerative disorder characterized by beta-amyloid, pathologic tau, and neurodegeneration. The massive heterogeneity between neurobiological examinations and clinical assessment is the current biggest challenge in the early diagnosis of Alzheimer's disease, urging for a comprehensive stratification of the aging population that is defined by reliable neurobiological biomarkers and closely associated with clinical outcomes. However, existing statistical inference approaches in neuroimaging studies of AD subtype identification fail to take into account the neuropathological domain knowledge, which could lead to ill-posed results that are sometimes inconsistent with neurological principles. To fill this knowledge gap, we propose a novel pathology steered stratification network (PSSN) that integrates mainstream AD pathology with multimodal longitudinal neuroimaging data to categorize the aging population. By combining theory-based biological modeling and data-driven deep learning, this cross-disciplinary approach can not only generate long-term biomarker prediction consistent with the end-state of individuals but also stratifies subjects into fine-grained subtypes with distinct neurological underpinnings, where ag-ing brains within the same subtype share com-mon biological behaviors that emerge as similar trajectories of cognitive decline. Our stratification outperforms K-means and SuStaIn in both inter-cluster heterogeneity and intra-cluster homogeneity of various clinical scores. Importantly, we identify six subtypes spanning AD spectrum, where each subtype exhibits a distinctive biomarker pattern that is consistent with its clinical outcome. A disease evolutionary graph is further provided by quantifying subtype transition probabilities, which may assist pre-symptomatic diagnosis and guide therapeutic treatments.
• Abstract（参考訳）: アルツハイマー病 (ad) は、βアミロイド、病理tau、神経変性を特徴とする異種多因子性神経変性障害である。 神経生物学的検査と臨床評価の間の大きな異質性は、アルツハイマー病の早期診断における現在の最大の課題であり、信頼性の高い神経生物学的バイオマーカーによって定義され、臨床結果と密接に関連する老化集団の包括的成層化を求めるものである。 しかし、ADサブタイプ同定の神経イメージング研究における既存の統計的推測手法は、神経病理領域の知識を考慮に入れず、しばしば神経学の原理と矛盾する結果をもたらす可能性がある。 この知識ギャップを埋めるために,本邦のAD病理とマルチモーダル縦型神経画像データを統合し,高齢化人口を分類する新しい病理ステアリング階層ネットワーク(PSSN)を提案する。 理論に基づく生物学的モデリングとデータ駆動深層学習を組み合わせることで、この学際的なアプローチは、個体の終末状態と一致する長期的なバイオマーカー予測を生成するだけでなく、異なる神経学的基盤を持つ細粒度のサブタイプへと被験者を階層化することができる。 階層化はk-meansを上回り,様々な臨床スコアのクラスタ間不均一性とクラスタ内均質性の両方を維持できる。 ここではADスペクトルにまたがる6つのサブタイプを同定し,それぞれのサブタイプが臨床結果と一致した特徴的なバイオマーカーパターンを示す。 疾患進化グラフは、症状前診断およびガイド治療の補助となるサブタイプ遷移確率の定量化によってさらに提供される。

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