論文の概要: MINDSETS: Multi-omics Integration with Neuroimaging for Dementia Subtyping and Effective Temporal Study
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.04155v1
- Date: Wed, 06 Nov 2024 10:13:28 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-11-08 19:39:21.294919
- Title: MINDSETS: Multi-omics Integration with Neuroimaging for Dementia Subtyping and Effective Temporal Study
- Title（参考訳）: MINDSETS:認知症治療のためのマルチオミクスとニューロイメージングの統合と時間的検討
- Authors: Salma Hassan, Dawlat Akaila, Maryam Arjemandi, Vijay Papineni, Mohammad Yaqub,
- Abstract要約: アルツハイマー病(AD)と血管性認知症(VaD)は最も多い認知症である。
本稿では、ADとVaDを正確に区別する革新的なマルチオミクス手法を提案し、89.25%の精度で診断を行う。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.7751705157998379
- License:
- Abstract: In the complex realm of cognitive disorders, Alzheimer's disease (AD) and vascular dementia (VaD) are the two most prevalent dementia types, presenting entangled symptoms yet requiring distinct treatment approaches. The crux of effective treatment in slowing neurodegeneration lies in early, accurate diagnosis, as this significantly assists doctors in determining the appropriate course of action. However, current diagnostic practices often delay VaD diagnosis, impeding timely intervention and adversely affecting patient prognosis. This paper presents an innovative multi-omics approach to accurately differentiate AD from VaD, achieving a diagnostic accuracy of 89.25%. The proposed method segments the longitudinal MRI scans and extracts advanced radiomics features. Subsequently, it synergistically integrates the radiomics features with an ensemble of clinical, cognitive, and genetic data to provide state-of-the-art diagnostic accuracy, setting a new benchmark in classification accuracy on a large public dataset. The paper's primary contribution is proposing a comprehensive methodology utilizing multi-omics data to provide a nuanced understanding of dementia subtypes. Additionally, the paper introduces an interpretable model to enhance clinical decision-making coupled with a novel model architecture for evaluating treatment efficacy. These advancements lay the groundwork for future work not only aimed at improving differential diagnosis but also mitigating and preventing the progression of dementia.
- Abstract（参考訳）: 認知障害の複雑な領域では、アルツハイマー病 (AD) と血管性認知症 (VaD) が2つの最も多い認知症型であり、症状が絡み合っており、明確な治療アプローチが必要である。
神経変性の遅滞に対する効果的な治療の欠如は、医師が適切な行動経路を決定するのに大いに役立つため、早期かつ正確な診断にある。
しかし、現在の診断は、しばしばVaD診断を遅らせ、タイムリーな介入を阻害し、患者の予後に悪影響を及ぼす。
本稿では、ADとVaDを正確に区別する革新的なマルチオミクス手法を提案し、89.25%の精度で診断を行う。
提案手法は、縦型MRIスキャンをセグメント化し、高度な放射能特徴を抽出する。
その後、放射線学的特徴と臨床、認知、遺伝データのアンサンブルを相乗的に統合し、最先端の診断精度を提供し、大規模な公開データセットの分類精度の新しいベンチマークを設定する。
本論文の主な貢献は、認知症サブタイプに関する微妙な理解を提供するために、マルチオミクスデータを利用した包括的方法論を提案することである。
さらに,治療効果を評価するための新しいモデルアーキテクチャと組み合わせて,臨床的意思決定を向上させるための解釈可能なモデルを提案する。
これらの進歩は、鑑別診断の改善だけでなく、認知症の進行を緩和し予防することを目的とした将来の研究の基盤となった。
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