論文の概要: Explainable Graph-theoretical Machine Learning: with Application to Alzheimer's Disease Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.16286v1
• Date: Thu, 20 Mar 2025 16:13:09 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-21 15:30:52.480256
• Title: Explainable Graph-theoretical Machine Learning: with Application to Alzheimer's Disease Prediction
• Title（参考訳）: 説明可能なグラフ理論機械学習:アルツハイマー病予測への応用
• Authors: Narmina Baghirova, Duy-Thanh Vũ, Duy-Cat Can, Christelle Schneuwly Diaz, Julien Bodlet, Guillaume Blanc, Georgi Hrusanov, Bernard Ries, Oliver Y. Chén,
• Abstract要約: アルツハイマー病(AD)は世界中で5000万人に影響を及ぼし、2050年までに1億5200万人を圧倒すると予想されている。 本稿では、個々の代謝脳グラフを構築するために、説明可能なグラフ理論機械学習(XGML)を紹介する。 XGMLは代謝脳グラフを構築し、新しい被験者の8つのAD関連認知スコアを予測するサブグラフを明らかにする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.8719470717611726
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Alzheimer's disease (AD) affects 50 million people worldwide and is projected to overwhelm 152 million by 2050. AD is characterized by cognitive decline due partly to disruptions in metabolic brain connectivity. Thus, early and accurate detection of metabolic brain network impairments is crucial for AD management. Chief to identifying such impairments is FDG-PET data. Despite advancements, most graph-based studies using FDG-PET data rely on group-level analysis or thresholding. Yet, group-level analysis can veil individual differences and thresholding may overlook weaker but biologically critical brain connections. Additionally, machine learning-based AD prediction largely focuses on univariate outcomes, such as disease status. Here, we introduce explainable graph-theoretical machine learning (XGML), a framework employing kernel density estimation and dynamic time warping to construct individual metabolic brain graphs that capture the distance between pair-wise brain regions and identify subgraphs most predictive of multivariate AD-related outcomes. Using FDG-PET data from the Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative, XGML builds metabolic brain graphs and uncovers subgraphs predictive of eight AD-related cognitive scores in new subjects. XGML shows robust performance, particularly for predicting scores measuring learning, memory, language, praxis, and orientation, such as CDRSB ($r = 0.74$), ADAS11 ($r = 0.73$), and ADAS13 ($r = 0.71$). Moreover, XGML unveils key edges jointly but differentially predictive of several AD-related outcomes; they may serve as potential network biomarkers for assessing overall cognitive decline. Together, we show the promise of graph-theoretical machine learning in biomarker discovery and disease prediction and its potential to improve our understanding of network neural mechanisms underlying AD.
• Abstract（参考訳）: アルツハイマー病(AD)は世界中で5000万人に影響を及ぼし、2050年までに1億5200万人を圧倒すると予想されている。 ADは、代謝性脳接続の破壊による認知の低下が特徴である。 したがって、AD管理には、代謝性脳ネットワーク障害の早期かつ正確な検出が不可欠である。 このような障害を識別する主な目的は、FDG-PETデータである。 進歩にもかかわらず、FDG-PETデータを用いたグラフベースの研究のほとんどは、グループレベルの分析やしきい値設定に依存している。 しかし、グループレベルの分析は個人差を防ぎ、閾値はより弱いが生物学的に重要な脳のつながりを見落としている可能性がある。 さらに、機械学習に基づくAD予測は、疾患のステータスのような単変量の結果に主に焦点をあてる。 ここでは、カーネル密度推定と動的時間ワープを利用した説明可能なグラフ理論機械学習(XGML)を導入し、ペアの脳領域間の距離を捉え、多変量AD関連結果の最も予測的な部分グラフを識別する個々の代謝脳グラフを構築する。 アルツハイマー病神経画像イニシアチブのFDG-PETデータを用いて、XGMLは代謝脳グラフを構築し、新しい被験者の8つのAD関連認知スコアを予測するサブグラフを明らかにする。 XGMLは、特にCDRSB(r = 0.74$)、ADAS11(r = 0.73$)、ADAS13(r = 0.71$)などの学習、記憶、言語、実践、オリエンテーションのスコアを測定するための堅牢なパフォーマンスを示している。 さらに、XGMLはAD関連の結果を共同で予測する重要なエッジを公開しており、認知の全体的な低下を評価するための潜在的なネットワークバイオマーカーとして機能する可能性がある。 バイオマーカー発見と疾患予測におけるグラフ理論機械学習の約束と,ADを基盤としたネットワーク神経機構の理解を深める可能性を示す。

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