Fugu-MT 論文翻訳(概要): Machine Learning Classification of Alzheimer's Disease Stages Using Cerebrospinal Fluid Biomarkers Alone

論文の概要: Machine Learning Classification of Alzheimer's Disease Stages Using Cerebrospinal Fluid Biomarkers Alone

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.00981v1
Date: Tue, 2 Jan 2024 00:55:10 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-01-03 14:58:24.801023
Title: Machine Learning Classification of Alzheimer's Disease Stages Using Cerebrospinal Fluid Biomarkers Alone
Title（参考訳）: 脳脊髄流体バイオマーカーを用いたアルツハイマー病ステージの機械学習分類
Authors: Vivek Kumar Tiwari, Premananda Indic, Shawana Tabassum
Abstract要約: アルツハイマー病の早期診断は、既存の方法では前臨床段階の患者を特定できないため、課題である。いくつかの研究は、アルツハイマー病の早期診断における髄液バイオマーカー、アミロイドβ1-42、T-タウ、P-タウの可能性を示している。我々は、脳脊髄液バイオマーカーのみに基づいて、機械学習モデルを用いてアルツハイマー病のさまざまな段階を分類した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.3277163122167434
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Early diagnosis of Alzheimer's disease is a challenge because the existing methodologies do not identify the patients in their preclinical stage, which can last up to a decade prior to the onset of clinical symptoms. Several research studies demonstrate the potential of cerebrospinal fluid biomarkers, amyloid beta 1-42, T-tau, and P-tau, in early diagnosis of Alzheimer's disease stages. In this work, we used machine learning models to classify different stages of Alzheimer's disease based on the cerebrospinal fluid biomarker levels alone. An electronic health record of patients from the National Alzheimer's Coordinating Centre database was analyzed and the patients were subdivided based on mini-mental state scores and clinical dementia ratings. Statistical and correlation analyses were performed to identify significant differences between the Alzheimer's stages. Afterward, machine learning classifiers including K-Nearest Neighbors, Ensemble Boosted Tree, Ensemble Bagged Tree, Support Vector Machine, Logistic Regression, and Naive Bayes classifiers were employed to classify the Alzheimer's disease stages. The results demonstrate that Ensemble Boosted Tree (84.4%) and Logistic Regression (73.4%) provide the highest accuracy for binary classification, while Ensemble Bagged Tree (75.4%) demonstrates better accuracy for multiclassification. The findings from this research are expected to help clinicians in making an informed decision regarding the early diagnosis of Alzheimer's from the cerebrospinal fluid biomarkers alone, monitoring of the disease progression, and implementation of appropriate intervention measures.
Abstract（参考訳）: アルツハイマー病の早期診断は、既往の方法では臨床症状の発症までに最大10年かかる前臨床段階の患者を特定できないため、課題である。いくつかの研究は、アルツハイマー病の早期診断における髄液バイオマーカー、アミロイドβ1-42、T-タウ、P-タウの可能性を示している。本研究では,脳脊髄液バイオマーカーレベルのみに基づいてアルツハイマー病の異なる段階を分類するために,機械学習モデルを用いた。 national alzheimer's coordinating centre databaseの患者の電子健康記録を解析し、ミニメンタル状態スコアと臨床認知症格付けに基づいて分類した。統計的および相関分析により,アルツハイマー病のステージ間に有意差が認められた。その後, k-nearest neighbors, ensemble boosted tree, ensemble bagged tree, support vector machine, logistic regression, naive bayes classifierなどの機械学習分類器を用いてアルツハイマー病の分類を行った。その結果,Ensemble Boosted Tree (84.4%),Logistic Regression (73.4%),Ensemble Bagged Tree (75.4%)の2進分類では高い精度が得られた。本研究の知見は,脳脊髄液バイオマーカー単独によるアルツハイマー病の早期診断,疾患進行のモニタリング,適切な介入措置の実施について,臨床医がインフォームドな判断を行う上で有効であることが期待される。

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