論文の概要: Applications of Machine Learning in Pharmacogenomics: Clustering Plasma Concentration-Time Curves

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.13310v1
• Date: Mon, 24 Oct 2022 14:57:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-25 18:39:22.207823
• Title: Applications of Machine Learning in Pharmacogenomics: Clustering Plasma Concentration-Time Curves
• Title（参考訳）: 機械学習の薬理ゲノミクスへの応用:血漿濃度-時間曲線のクラスタリング
• Authors: Jackson P. Lautier, Stella Grosser, Jessica Kim, Hyewon Kim, Junghi Kim
• Abstract要約: クラスタリングPK曲線のコンテキスト内に階層的クラスタリングを導入し,類似した形状のPK曲線の同定に有効であることを示す。 また、ユークリッド距離をクラスタリング PK 曲線に最も適したものとして同定するために、時系列オブジェクト間の多くの相似性尺度についても検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Pharmaceutical researchers are continually searching for techniques to improve both drug development processes and patient outcomes. An area of recent interest is the potential for machine learning applications within pharmacology. One such application not yet given close study is the unsupervised clustering of plasma concentration-time curves, hereafter, pharmacokinetic (PK) curves. This can be done by treating a PK curve as a time series object and subsequently utilizing the extensive body of research related to the clustering of time series data objects. In this paper, we introduce hierarchical clustering within the context of clustering PK curves and find it to be effective at identifying similar-shaped PK curves and informative for understanding patterns of PK curves via its dendrogram data visualization. We also examine many dissimilarity measures between time series objects to identify Euclidean distance as generally most appropriate for clustering PK curves. We further show that dynamic time warping, Fr\'echet, and structure-based measures of dissimilarity like correlation may produce unexpected results. Finally, we apply these methods to a dataset of 250 PK curves as an illustrative case study to demonstrate how the clustering of PK curves can be used as a descriptive tool for summarizing and visualizing complex PK data, which may enhance the study of pharmacogenomics in the context of precision medicine.
• Abstract（参考訳）: 製薬研究者は、薬物開発プロセスと患者の成果の両方を改善する技術を模索し続けている。 近年の関心領域は、薬理学における機械学習応用の可能性である。 あまり研究されていない応用の1つは、血漿濃度-時間曲線(以下、pk曲線)の教師なしクラスタリングである。 これは、pk曲線を時系列オブジェクトとして扱い、その後、時系列データオブジェクトのクラスタリングに関連する広範な研究成果を活用することで実現できる。 本稿では,PK曲線のクラスタリングにおける階層的クラスタリングを導入し,類似した形状のPK曲線の同定と,そのデンドログラムデータ可視化によるPK曲線のパターン理解に有効であることを示す。 また,pk曲線のクラスタリングに最も適したユークリッド距離を同定するために,時系列オブジェクト間の多くの相似性尺度も検討した。 さらに, 動的時間ゆがみ, fr\'echet, 構造に基づく相関性などの異質性尺度が予期しない結果をもたらすことを示した。 最後に,これらの手法を250pk曲線のデータセットに適用し,pk曲線のクラスタリングが複雑なpkデータを要約・可視化するための記述的ツールとしてどのように利用できるかを示す。

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