論文の概要: Peptidomic-Based Prediction Model for Coronary Heart Disease Using a Multilayer Perceptron Neural Network

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.03884v1
• Date: Thu, 04 Sep 2025 04:54:02 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-05 20:21:10.053271
• Title: Peptidomic-Based Prediction Model for Coronary Heart Disease Using a Multilayer Perceptron Neural Network
• Title（参考訳）: 多層パーセプトロンニューラルネットワークを用いた冠動脈疾患のペプチドミクス予測モデル
• Authors: Jesus Celis-Porras,
• Abstract要約: 冠動脈心疾患(CHD)は、世界中で死因の主要な疾患であり、毎年の医療費に大きく貢献する。 非侵襲的な診断手法を開発するために,マルチ層パーセプトロン(MLP)ニューラルネットワークに基づくモデルを構築した。 このモデルは95.67パーセントの精度、感度、特異性を達成し、F1スコアは0.9565である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Coronary heart disease (CHD) is a leading cause of death worldwide and contributes significantly to annual healthcare expenditures. To develop a non-invasive diagnostic approach, we designed a model based on a multilayer perceptron (MLP) neural network, trained on 50 key urinary peptide biomarkers selected via genetic algorithms. Treatment and control groups, each comprising 345 individuals, were balanced using the Synthetic Minority Over-sampling Technique (SMOTE). The neural network was trained using a stratified validation strategy. Using a network with three hidden layers of 60 neurons each and an output layer of two neurons, the model achieved a precision, sensitivity, and specificity of 95.67 percent, with an F1-score of 0.9565. The area under the ROC curve (AUC) reached 0.9748 for both classes, while the Matthews correlation coefficient (MCC) and Cohen's kappa coefficient were 0.9134 and 0.9131, respectively, demonstrating its reliability in detecting CHD. These results indicate that the model provides a highly accurate and robust non-invasive diagnostic tool for coronary heart disease.
• Abstract（参考訳）: 冠動脈心疾患(CHD)は、世界中で死因の主要な疾患であり、毎年の医療費に大きく貢献する。 非侵襲的な診断手法を開発するために,遺伝アルゴリズムを用いて選択された50個の主要な尿ペプチドバイオマーカーに基づいて,多層パーセプトロン(MLP)ニューラルネットワークに基づくモデルを構築した。 治療群と対照群はそれぞれ345名であり,SMOTE(Synthetic Minority Over-Sampling Technique)を用いてバランスをとっていた。 ニューラルネットワークは、階層化された検証戦略を使用してトレーニングされた。 60ニューロンの3つの隠れた層と2つのニューロンの出力層を持つネットワークを用いて、F1スコアの0.9565で95.67パーセントの精度、感度、特異性を達成した。 一方, マシューズ相関係数(MCC)とコーエンのカッパ係数は0.9134, 0.9131であり, CHD検出の信頼性が示された。 以上の結果より,冠動脈疾患の診断には極めて正確で堅牢な非侵襲的診断ツールが有用であることが示唆された。

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