論文の概要: BDPM: A Machine Learning-Based Feature Extractor for Parkinson's Disease Classification via Gut Microbiota Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.07723v1
• Date: Tue, 09 Sep 2025 13:24:25 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-10 14:38:27.327407
• Title: BDPM: A Machine Learning-Based Feature Extractor for Parkinson's Disease Classification via Gut Microbiota Analysis
• Title（参考訳）: BDPM:Gut Microbiota分析によるパーキンソン病分類のための機械学習機能エクストラクタ
• Authors: Bo Yu, Zhixiu Hua, Bo Zhao,
• Abstract要約: パーキンソン病は大きな神経変性疾患であり、誤診率が高い。 近年の研究では、腸内微生物とパーキンソン病が強く関連していることが示されている。 直立マイクロバイオータに基づくディープラーニングモデルは早期予測の可能性を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.4187735824968835
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Background: Parkinson's disease remains a major neurodegenerative disorder with high misdiagnosis rates, primarily due to reliance on clinical rating scales. Recent studies have demonstrated a strong association between gut microbiota and Parkinson's disease, suggesting that microbial composition may serve as a promising biomarker. Although deep learning models based ongut microbiota show potential for early prediction, most approaches rely on single classifiers and often overlook inter-strain correlations or temporal dynamics. Therefore, there is an urgent need for more robust feature extraction methods tailored to microbiome data. Methods: We proposed BDPM (A Machine Learning-Based Feature Extractor for Parkinson's Disease Classification via Gut Microbiota Analysis). First, we collected gut microbiota profiles from 39 Parkinson's patients and their healthy spouses to identify differentially abundant taxa. Second, we developed an innovative feature selection framework named RFRE (Random Forest combined with Recursive Feature Elimination), integrating ecological knowledge to enhance biological interpretability. Finally, we designed a hybrid classification model to capture temporal and spatial patterns in microbiome data.
• Abstract（参考訳）: 背景: パーキンソン病は、主に臨床評価尺度に依存するため、高い誤診率を有する主要な神経変性疾患である。 近年の研究では、腸内微生物とパーキンソン病が強く関連していることが示されており、微生物組成が有望なバイオマーカーとして機能することを示唆している。 直交マイクロバイオータに基づくディープラーニングモデルは早期予測の可能性を示しているが、ほとんどのアプローチは単一分類器に依存しており、しばしばストレイン間の相関や時間的ダイナミクスを見落としている。 そのため, マイクロバイオームデータに適した, より堅牢な特徴抽出法が求められている。 方法:我々はBDPM(Gut Microbiota Analysis を用いたパーキンソン病分類のための機械学習型特徴指数器)を提案した。 まず,39人のパーキンソン病患者とその健康な配偶者から腸内細菌のプロファイルを収集し,差分に豊富な分類を同定した。 第2に,進化的特徴選択フレームワークRFRE(Random Forest with Recursive Feature Elimination)を開発した。 最後に,マイクロバイオームデータ中の時間的および空間的パターンをキャプチャするハイブリッド分類モデルを設計した。

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