論文の概要: Identification of Causal Relationship between Amyloid-beta Accumulation and Alzheimer's Disease Progression via Counterfactual Inference

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.01389v1
• Date: Mon, 3 Jul 2023 23:02:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-06 18:45:32.708283
• Title: Identification of Causal Relationship between Amyloid-beta Accumulation and Alzheimer's Disease Progression via Counterfactual Inference
• Title（参考訳）: アミロイドβ蓄積とアルツハイマー病進行の因果関係の相反推論による同定
• Authors: Haixing Dai, Mengxuan Hu, Qing Li, Lu Zhang, Lin Zhao, Dajiang Zhu, Ibai Diez, Jorge Sepulcre, Fan Zhang, Xingyu Gao, Manhua Liu, Quanzheng Li, Sheng Li, Tianming Liu and Xiang Li
• Abstract要約: アルツハイマー病(英語: Alzheimer's disease、AD)は、アミロイドーシスから始まる神経変性疾患である。 18F-florbetapir (AV45) ポジトロン・エミッション・トモグラフィー(PET)による脳内アミロイドベータの蓄積は、ADの早期診断に広く用いられている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.822250921154446
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Alzheimer's disease (AD) is a neurodegenerative disorder that is beginning with amyloidosis, followed by neuronal loss and deterioration in structure, function, and cognition. The accumulation of amyloid-beta in the brain, measured through 18F-florbetapir (AV45) positron emission tomography (PET) imaging, has been widely used for early diagnosis of AD. However, the relationship between amyloid-beta accumulation and AD pathophysiology remains unclear, and causal inference approaches are needed to uncover how amyloid-beta levels can impact AD development. In this paper, we propose a graph varying coefficient neural network (GVCNet) for estimating the individual treatment effect with continuous treatment levels using a graph convolutional neural network. We highlight the potential of causal inference approaches, including GVCNet, for measuring the regional causal connections between amyloid-beta accumulation and AD pathophysiology, which may serve as a robust tool for early diagnosis and tailored care.
• Abstract（参考訳）: アルツハイマー病(英: alzheimer's disease、ad)は、アミロイドーシス(アミロイドーシス)から始まる神経変性疾患である。 18F-florbetapir (AV45) ポジトロン断層撮影(PET)により測定されたアミロイドベータの脳内蓄積は、ADの早期診断に広く用いられている。 しかし,アミロイドβの蓄積とAD病態との関係は未解明であり,アミロイドβがADの発達にどのような影響を及ぼすかを明らかにするために因果推論アプローチが必要である。 本稿では,グラフ畳み込みニューラルネットワークを用いて,連続処理レベルで個々の治療効果を推定するグラフ変動係数ニューラルネットワーク(gvcnet)を提案する。 我々は,アミロイドβ蓄積とAD病態の局所因果関係を測定するためのGVCNetを含む因果推論アプローチの可能性を強調した。

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