論文の概要: Correlation vs causation in Alzheimer's disease: an interpretability-driven study

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.10179v1
• Date: Wed, 11 Jun 2025 21:10:57 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-13 15:37:22.457962
• Title: Correlation vs causation in Alzheimer's disease: an interpretability-driven study
• Title（参考訳）: アルツハイマー病における相関と因果関係 : 解釈可能性による研究
• Authors: Hamzah Dabool, Raghad Mustafa,
• Abstract要約: 本実験は, 相関分析, 機械学習分類, モデル解釈可能性技術の組み合わせを用いて, 臨床, 認知, 遺伝, バイオマーカーの特徴間の関係について検討した。 認知スコアや遺伝的危険因子を含むアルツハイマー病の分類に影響を及ぼす重要な特徴を同定する。 以上の結果から,強い相関関係が必ずしも因果関係を示唆するものではないことが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
• Abstract: Understanding the distinction between causation and correlation is critical in Alzheimer's disease (AD) research, as it impacts diagnosis, treatment, and the identification of true disease drivers. This experiment investigates the relationships among clinical, cognitive, genetic, and biomarker features using a combination of correlation analysis, machine learning classification, and model interpretability techniques. Employing the XGBoost algorithm, we identified key features influencing AD classification, including cognitive scores and genetic risk factors. Correlation matrices revealed clusters of interrelated variables, while SHAP (SHapley Additive exPlanations) values provided detailed insights into feature contributions across disease stages. Our results highlight that strong correlations do not necessarily imply causation, emphasizing the need for careful interpretation of associative data. By integrating feature importance and interpretability with classical statistical analysis, this work lays groundwork for future causal inference studies aimed at uncovering true pathological mechanisms. Ultimately, distinguishing causal factors from correlated markers can lead to improved early diagnosis and targeted interventions for Alzheimer's disease.
• Abstract（参考訳）: 因果関係と相関関係の区別を理解することは、アルツハイマー病(AD)の研究において重要である。 本実験は, 相関分析, 機械学習分類, モデル解釈可能性技術の組み合わせを用いて, 臨床, 認知, 遺伝, バイオマーカーの特徴間の関係について検討した。 XGBoostアルゴリズムを用いて,認知スコアや遺伝的危険因子を含むAD分類に影響を及ぼす重要な特徴を同定した。 相関行列では相互関係変数のクラスタが示され,SHAP(SHapley Additive exPlanations)の値は疾患のステージ全体における特徴的寄与に関する詳細な洞察を与えている。 以上の結果から,強い相関関係が必ずしも因果関係を示唆するものではないことが示唆された。 古典的な統計分析と特徴の重要性と解釈可能性を統合することにより、この研究は、真の病理機構を明らかにすることを目的とした将来の因果推論研究の基礎となるものとなる。 最終的に、因果因子と相関マーカーを区別することは、早期診断の改善とアルツハイマー病の標的治療につながる可能性がある。

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