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

Özet Arka plan: Parkinson hastalığı (PD) tedavileri hastalık semptomlarını değiştirir, ancak yavaş ve çeşitli motor ve motor olmayan değişikliklerle karakterize edilen ilerlemeyi durdurmaz. PD progresyonundaki varyasyon, klinik araştırmaları engeller, başarısızlık eğilimine sahip uzun ve pahalı klinik denemelerle sonuçlanır.Objektif: Bireysel düzeyde hastalık yönetimini bilgilendirmek için yararlı olabilecek kısa vadeli PD progresyon tahmini için modellerin geliştirilmesi ve klinik çalışmalarda hastalık değiştirici ilaç etkilerini tespit etmek için gereken sürenin kısaltılması.Metodlar: PD progresörleri, MDS-UPDRS puanlarında 12, 24 ve 36 aylık artışla tanımlanmıştır. Sadece temel özellikleri kullanarak, PD ilerlemesi, optimize edilmiş bir XGBoost çerçevesinde tüm zaman dilimleri ve MDS-UPDRS alt parçaları arasında ayrı ayrı tahmin edildi. Bu tahminler 12 aylık MDS UPDRS Total progresyon için bir meta-predictor olarak birleştirildi. Parkinson Hastalığı Biyobelirteçleri Programı (PDBP) kohortu üzerinde bağımsız test ile eğitim için Parkinson İlerleme İşaretleyicileri Girişimi (PPMI) verileri kullanılmıştır.Sonuçlar: 12 aylık PD toplam ilerleme F-ölçüm 0.77, ROC AUC 0.77 ve PR AUC 0.76 bir bekletme PPMI seti üzerinde test edildiğinde tahmin edildi. PDBP'de test edildiğinde 0,75 F-measure, 0,74 ROC AUC ve 0,73 PR AUC elde ederiz. Genetik tahmincilerin dışlanması, öngörüsel doğrulukta en büyük kayba yol açtı; ROC AUC 0.66, PR AUC 0.66-0.68 hem PPMI hem de PDBP testi için.Sonuçlar: 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

Abstract Background: Parkinson’s disease (PD) treatments modify disease symptoms but do not halt progression, characterized by slow 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.Objective: Development of models for short-term PD progression prediction, which could be useful for informing individual-level disease management, and shortening the time required to detect disease-modifying drug effects in clinical studies.Methods: 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 an optimized XGBoost framework. These predictions 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.Results: 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.Conclusions: 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.