NeuralCipher Araştırma özeti
Kaynak özetin Türkçe makine çevirisi. Klinik kullanım öncesinde özgün yayınla karşılaştırılmalı; hekim incelemesi değildir. cc by
Alzheimer hastalığı (AD), Parkinson hastalığı ve diğer birçok hastalık türü de dahil olmak üzere nörodejeneratif hastalıklar, vücudun nöronlarının aşamalı yapı kaybı veya işlevi yoluyla demans gibi bilişsel işlev bozukluklarına neden olur. Bununla birlikte, bu hastalıkların etiyolojisi bilinmemektedir ve vasküler demans (VaD) gibi daha az yaygın bilişsel bozuklukların teşhisi hala bir meydan okumadır. Bu çalışmada, normal kontrol (NC), AD, VaD, Lewy cisimleri ile demans ve mikroRNA (miRNA) ekspresyon seviyesinde hafif bilişsel bozulmayı ayırt etmek için makineye dayalı bir teknik geliştirdik. İlk olarak, miRNA ekspresyon profillerindeki gereksiz miRNA özellikleri Boruta özellik seçimi yöntemi kullanılarak kaldırıldı ve tutulan özellik setleri, iki sıralama özelliği listesi sağlamak için minimum fazlalık maksimum alaka düzeyi ve Monte Carlo özellik seçimi kullanılarak sıralandı. Bu özellik listelerinden bir dizi özellik alt kümesi oluşturmak için artımlı özellik seçim yöntemi kullanıldı ve bu özellik alt kümelerinden oluşan örnek veriler üzerinde rastgele orman ve PART sınıflandırıcıları eğitildi. Bu sınıflandırıcıların farklı sayıda özelliğe sahip model performansına dayanarak, en iyi özellik alt kümeleri ve sınıflandırıcıları belirlendi ve sınıflandırma kuralları en uygun PART sınıflandırıcılarından alındı. Son olarak, hsa-miR-3184-5p de dahil olmak üzere aday miRNA özellikleri arasındaki bağlantı, has-miR-6088 ve has-miR-4649 ve nörodejeneratif hastalıklar, son zamanlarda yayınlanan araştırmalar kullanılarak doğrulandı ve bilişsel bozukluğun teşhisi ve potansiyel patojenik mekanizmaların anlaşılması için nörodejeneratif hastalıklardaki miRNA'lar hakkında daha fazla araştırma için zemin hazırladı.
Özgün kaynak özetini okuyun
Neurodegenerative diseases, including Alzheimer's disease (AD), Parkinson's disease, and many other disease types, cause cognitive dysfunctions such as dementia via the progressive loss of structure or function of the body's neurons. However, the etiology of these diseases remains unknown, and diagnosing less common cognitive disorders such as vascular dementia (VaD) remains a challenge. In this work, we developed a machine-leaning-based technique to distinguish between normal control (NC), AD, VaD, dementia with Lewy bodies, and mild cognitive impairment at the microRNA (miRNA) expression level. First, unnecessary miRNA features in the miRNA expression profiles were removed using the Boruta feature selection method, and the retained feature sets were sorted using minimum redundancy maximum relevance and Monte Carlo feature selection to provide two ranking feature lists. The incremental feature selection method was used to construct a series of feature subsets from these feature lists, and the random forest and PART classifiers were trained on the sample data consisting of these feature subsets. On the basis of the model performance of these classifiers with different number of features, the best feature subsets and classifiers were identified, and the classification rules were retrieved from the optimal PART classifiers. Finally, the link between candidate miRNA features, including hsa-miR-3184-5p, has-miR-6088, and has-miR-4649, and neurodegenerative diseases was confirmed using recently published research, laying the groundwork for more research on miRNAs in neurodegenerative diseases for the diagnosis of cognitive impairment and the understanding of potential pathogenic mechanisms.
Bilimsel değerlendirme
Araştırma sorusu
Sorunun kapsamı orijinal çalışma üzerinden değerlendirilir.
Yöntem ve örneklem
Çalışma tasarımı ve örneklem için kaynak makaleyi kontrol edin.
Temel bulgular
Bu kayıt için editoryal olarak onaylanmış bulgu özeti henüz yayımlanmadı.
Sınırlılıklar
Sonuçların genellenebilirliği, yanlılık ve klinik anlamı ayrıca incelenmelidir.
Bibliyografik veriden yöntem, örneklem veya klinik sonuç çıkarımı yapılmaz.