論文の概要: Multi-level Phenotypic Models of Cardiovascular Disease and Obstructive Sleep Apnea Comorbidities: A Longitudinal Wisconsin Sleep Cohort Study

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.18602v1
• Date: Wed, 19 Jun 2024 04:50:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-01 05:40:31.430885
• Title: Multi-level Phenotypic Models of Cardiovascular Disease and Obstructive Sleep Apnea Comorbidities: A Longitudinal Wisconsin Sleep Cohort Study
• Title（参考訳）: 心血管疾患と閉塞型睡眠時無呼吸症候群の多段階モデル : ウィスコンシン州長期睡眠コホート研究
• Authors: Duy Nguyen, Ca Hoang, Phat K. Huynh, Tien Truong, Dang Nguyen, Abhay Sharma, Trung Q. Le,
• Abstract要約: 閉塞性睡眠時無呼吸症候群(OSA)患者における心血管疾患(CVD)の意義 従来のモデルでは、OSA患者のCVD軌跡を正確に予測するために必要な動的および縦方向のスコープが欠如している。 本研究では,ウィスコンシン・スリープ・コーホートのデータを利用して,これらの状態の進行と相互作用を時間とともに解析する,新しい多段階表現型モデルを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.129044301709751
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Cardiovascular diseases (CVDs) are notably prevalent among patients with obstructive sleep apnea (OSA), posing unique challenges in predicting CVD progression due to the intricate interactions of comorbidities. Traditional models typically lack the necessary dynamic and longitudinal scope to accurately forecast CVD trajectories in OSA patients. This study introduces a novel multi-level phenotypic model to analyze the progression and interplay of these conditions over time, utilizing data from the Wisconsin Sleep Cohort, which includes 1,123 participants followed for decades. Our methodology comprises three advanced steps: (1) Conducting feature importance analysis through tree-based models to underscore critical predictive variables like total cholesterol, low-density lipoprotein (LDL), and diabetes. (2) Developing a logistic mixed-effects model (LGMM) to track longitudinal transitions and pinpoint significant factors, which displayed a diagnostic accuracy of 0.9556. (3) Implementing t-distributed Stochastic Neighbor Embedding (t-SNE) alongside Gaussian Mixture Models (GMM) to segment patient data into distinct phenotypic clusters that reflect varied risk profiles and disease progression pathways. This phenotypic clustering revealed two main groups, with one showing a markedly increased risk of major adverse cardiovascular events (MACEs), underscored by the significant predictive role of nocturnal hypoxia and sympathetic nervous system activity from sleep data. Analysis of transitions and trajectories with t-SNE and GMM highlighted different progression rates within the cohort, with one cluster progressing more slowly towards severe CVD states than the other. This study offers a comprehensive understanding of the dynamic relationship between CVD and OSA, providing valuable tools for predicting disease onset and tailoring treatment approaches.
• Abstract（参考訳）: 閉塞性睡眠時無呼吸症候群 (OSA) の患者では, 心臓血管疾患 (CVD) が顕著であり, 合併症の複雑な相互作用が原因で, CVDの進行を予測することが困難である。 従来のモデルでは、OSA患者のCVD軌跡を正確に予測するために必要な動的および縦方向のスコープが欠如している。 本研究は、ウィスコンシン州睡眠コホートで10年間に1,123人の参加者を含むデータを利用して、これらの状態の進行と相互作用を分析するための新しい多段階表現型モデルを提案する。 本手法は,(1)全コレステロール,低比重リポ蛋白(LDL),糖尿病などの重要な予測変数を明らかにするために,樹木モデルを用いて特徴重要度分析を行う。 2) ロジスティック混合効果モデル(LGMM)による経年変化の追跡と重要な要因の抽出を行い,診断精度は0.9556。 t-distributed Stochastic Neighbor Embedding (t-SNE) をGaussian Mixture Models (GMM) と共に実装し,患者データをさまざまなリスクプロファイルと疾患進行経路を反映した表現型クラスタに分割した。 この表現型クラスタリングでは、睡眠データから夜間低酸素症と交感神経系活動の有意な予測的役割が示され、主要な心血管障害(MACE)のリスクが著しく上昇した。 t-SNEおよびGMMによる遷移と軌道の解析では、コホート内の進行速度が異なることが明らかとなり、一方のクラスターは他方よりも重いCVD状態に向かってゆっくり進行した。 本研究は, CVDとOSAのダイナミックな関係を包括的に把握し, 疾患発症予測と治療適応のための有用なツールを提供する。

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