論文の概要: Practical Geometric and Quantum Kernel Methods for Predicting Skeletal Muscle Outcomes in chronic obstructive pulmonary disease

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.00921v1
• Date: Thu, 01 Jan 2026 13:25:45 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-06 16:25:21.854641
• Title: Practical Geometric and Quantum Kernel Methods for Predicting Skeletal Muscle Outcomes in chronic obstructive pulmonary disease
• Title（参考訳）: 慢性閉塞性肺疾患における骨格筋の予後予測のための実用的幾何学的および量子カーネル法
• Authors: Azadeh Alavi, Hamidreza Khalili, Stanley H. Chan, Fatemeh Kouchmeshki, Ross Vlahos,
• Abstract要約: 慢性閉塞性肺疾患(COPD)における骨格筋機能障害の臨床的意義 このことは、縦に取得できる最小侵襲バイオマーカーによる筋肉結果の予測的モデリングを動機付けている。 低次元データ用に設計された古典的ベースライン、スタイン発散を持つ幾何対応対称正定値(SPD)記述子、量子カーネルモデルをベンチマークした。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.752575381856934
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Skeletal muscle dysfunction is a clinically relevant extra-pulmonary manifestation of chronic obstructive pulmonary disease (COPD) and is closely linked to systemic and airway inflammation. This motivates predictive modelling of muscle outcomes from minimally invasive biomarkers that can be acquired longitudinally. We study a small-sample preclinical dataset comprising 213 animals across two conditions (Sham versus cigarette-smoke exposure), with blood and bronchoalveolar lavage fluid measurements and three continuous targets: tibialis anterior muscle weight (milligram: mg), specific force (millinewton: mN), and a derived muscle quality index (mN per mg). We benchmark tuned classical baselines, geometry-aware symmetric positive definite (SPD) descriptors with Stein divergence, and quantum kernel models designed for low-dimensional tabular data. In the muscle-weight setting, quantum kernel ridge regression using four interpretable inputs (blood C-reactive protein, neutrophil count, bronchoalveolar lavage cellularity, and condition) attains a test root mean squared error of 4.41 mg and coefficient of determination of 0.605, improving over a matched ridge baseline on the same feature set (4.70 mg and 0.553). Geometry-informed Stein-divergence prototype distances yield a smaller but consistent gain in the biomarker-only setting (4.55 mg versus 4.79 mg). Screening-style evaluation, obtained by thresholding the continuous outcome at 0.8 times the training Sham mean, achieves an area under the receiver operating characteristic curve (ROC-AUC) of up to 0.90 for detecting low muscle weight. These results indicate that geometric and quantum kernel lifts can provide measurable benefits in low-data, low-feature biomedical prediction problems, while preserving interpretability and transparent model selection.
• Abstract（参考訳）: 骨格筋機能障害は慢性閉塞性肺疾患(COPD)の肺外症状であり,全身性および気道炎症と密接に関連している。 このことは、縦に取得できる最小侵襲バイオマーカーによる筋肉結果の予測的モデリングを動機付けている。 血液および気管支肺胞洗浄液の測定値と3つの連続目標として, 胸部大腿筋重量(ミリグラム: mg), 比力(ミリトン: mN), 筋質指数(mN: mg), 筋質指数(mN: mg)の2つの条件にまたがる213種の動物からなる小サンプル前臨床データセットについて検討した。 我々は、古典的ベースライン、スタイン発散を持つ幾何対応対称正定値(SPD)記述子、低次元グラフデータ用に設計された量子カーネルモデルをベンチマークした。 4つの解釈可能な入力(血C反応性タンパク質、好中球数、気管支肺胞細胞の細胞性、状態)を用いた量子核隆起回帰は、試験根平均二乗誤差4.41mg、判定係数0.605に達し、同じ特徴セット(4.70mg、0.553)で一致した隆起ベースラインよりも改善される。 幾何学的インフォームド・スタイン偏差試薬距離は、バイオマーカーのみの設定(4.55mg対4.79mg)では小さいが一貫した利得が得られる。 トレーニングシャム平均の0.8倍の連続結果を閾値付けして得られるスクリーニング式評価は、筋重量を検知するための最大0.90の受信操作特性曲線(ROC-AUC)以下の領域を達成する。 これらの結果は、幾何学的および量子的カーネルリフトは、解釈可能性と透過的モデル選択を保ちながら、低データ、低機能な生体医学的予測問題に測定可能な利点をもたらすことを示唆している。

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