Genetically-informed prediction of short-term Parkinson's disease progression.

Araştırma özeti

Kaynak özetin Türkçe makine çevirisi. Klinik kullanım öncesinde özgün yayınla karşılaştırılmalı; hekim incelemesi değildir. cc by

Parkinson hastalığı (PD) tedavileri hastalık semptomlarını değiştirir, ancak kademeli ve çeşitli motor ve motor olmayan değişikliklerle karakterize yavaş ilerleme gösterdiği gösterilmemiştir. PD progresyonundaki varyasyon klinik araştırmaları engeller, bu da uzun ve pahalı klinik denemelerin başarısızlığa eğilimli olmasına neden olur. Kısa süreli PD ilerleme tahmini için modellerin geliştirilmesi, klinik çalışmalarda hastalık değiştirici ilaç etkilerini tespit etmek için gereken sürenin kısaltılması için yararlı olabilir. PD progressler MDS-UPDRS puanlarında 12, 24 ve 36 aylık baz çizgisi sonrası artışla tanımlandı. Sadece temel özellikleri kullanarak, PD ilerlemesi bağımsız, optimize edilmiş, XGBoost modellerinde tüm zaman dilimleri ve MDS-UPDRS alt parçaları arasında ayrı ayrı tahmin edildi. Bu tahminler artı temel özellikler, 12 aylık MDS UPDRS Total ilerlemesi için bir meta-predictor olarak birleştirildi. Parkinson İlerleme İşaretleyicileri Girişimi (PPMI) verileri, Parkinson Hastalığı Biyobelirteçleri Programı (PDBP) kohortu üzerinde bağımsız testlerle eğitim için kullanılmıştır. 12 aylık PD toplam ilerlemesi, bir PPMI setinde test edildiğinde 0.77 F-measure, 0.77 ROC AUC ve 0.76 PR AUC ile tahmin edildi. PDBP'de test edildiğinde 0,75 F-measure, 0,74 ROC AUC ve 0,73 PR AUC elde ederiz. Genetik tahmincilerin dışlanması, tahmin doğruluğunda en büyük kayba yol açtı; ROC AUC 0.66, PR AUC 0.66-0.68, hem PPMI hem de PDBP testi için. Kısa süreli PD ilerlemesi, ankete dayalı, nörogörüntüleme, hekim muayenesi ve genetik tahmincilerin bir kombinasyonu ile tahmin edilebilir. Genetik risk, motor belirtiler, motor olmayan semptomlar ve uzun vadeli beklenen ilerleme oranları arasındaki etkileşimin kesilmesi, genelleştirilebilir tahminleri mümkün kılar.

Özgün kaynak özetini okuyun

Parkinson's disease (PD) treatments modify disease symptoms but have not been shown to slow progression, characterized by gradual and varied motor and non-motor changes overtime. Variation in PD progression hampers clinical research, resulting in long and expensive clinical trials prone to failure. Development of models for short-term PD progression prediction could be useful for shortening the time required to detect disease-modifying drug effects in clinical studies. PD progressors were defined by an increase in MDS-UPDRS scores at 12-, 24-, and 36-months post-baseline. Using only baseline features, PD progression was separately predicted across all timepoints and MDS-UPDRS subparts in independent, optimized, XGBoost models. These predictions plus baseline features were combined into a meta-predictor for 12-month MDS UPDRS Total progression. Data from the Parkinson's Progression Markers Initiative (PPMI) were used for training with independent testing on the Parkinson's Disease Biomarkers Program (PDBP) cohort. 12-month PD total progression was predicted with an F-measure 0.77, ROC AUC of 0.77, and PR AUC of 0.76 when tested on a hold-out PPMI set. When tested on PDBP we achieve a F-measure 0.75, ROC AUC of 0.74, and PR AUC of 0.73. Exclusion of genetic predictors led to the greatest loss in predictive accuracy; ROC AUC of 0.66, PR AUC of 0.66-0.68 for both PPMI and PDBP testing. Short-term PD progression can be predicted with a combination of survey-based, neuroimaging, physician examination, and genetic predictors. Dissection of the interplay between genetic risk, motor symptoms, non-motor symptoms, and longer-term expected rates of progression enable generalizable predictions.

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.