シヌスリズムと心房細動を有する患者のβ阻害剤応答の再定義:機械学習のクラスター分析
Andreas Karwath1, Karina V Bunting2, Simrat K Gill3
1Institute of Cancer and Genomic Sciences, University of Birmingham, Birmingham, UK; Health Data Research UK Midlands Site, Birmingham, UK.
Lancet (London, England)
|September 2, 2021
まとめ
人工知能は,心不全の患者の異なるグループを特定し,エジェクション分数 (HFrEF) を減少させた. このアプローチは,心房細動でもベータブロッカーの恩恵を受ける特定のサブグループを明らかにしました.
科学分野:
- 心臓病科
- 人工知能
- ファルマゲノミクス
背景:
- 現在の治療法にもかかわらず,左心室排出分数 (LVEF) が減少した心不全で高い死亡率は持続しています.
- 併発症とベータブロッカーの個々の反応の複雑な相互作用は,まだ完全に理解されていません.
- 心不全患者の治療戦略を パーソナライズするために 新しい分析方法が必要です
研究 の 目的:
- 併発症に基づいて異なる患者集団を特定し,ベータブロッカーの有効性を予測するための人工知能 (AI) のアプローチを開発し,検証する.
- ベータブロッカーの治療に対する反応が異なるサブグループに分類する.
- シヌスリズムと心房細動の患者のベータブロッカーの有効性に関するAI主導の洞察を調査する.
主な方法:
- ニューラルネットワークベースの変異性オートエンコーダーと,ベータブロッカーの9つのランダム化制御試験から得られたデータを集約した階層的なクラスタリングを使用した.
- すべての原因による死亡率の評価は,心電図による階層化により,平均1. 3年の追跡期間で行われました.
- AIモデルのクラスター識別と予測精度が,試験中の1つの試験を除外するアプローチと外部検証を用いて検証されました.
主要な成果:
- HFrEF (LVEF < 50%) を有する患者1万5659人を含む.
- シヌスリズムでは,ほとんどのクラスタでは,より軽度の症状を持つ高齢者を除いて,ベータブロッカーによる死亡率の利益が示された (ORs 0. 54- 0. 74).
- 心房細動では,死亡リスクが低い若い患者の一群はベータ阻害薬による死亡率の有意な減少を示した (OR0. 57,p=0. 023),他のグループは中性効果を示した.
結論:
- ベータブロッカーで治療されたHFrEF患者において,AI主導のクラスタリングにより,予後的なサブグループが効果的に特定されました.
- AIのアプローチでは,シヌスリズムにおけるベータブロッカーの有効性が最適でない特定の患者プロファイルが明らかになりました.
- 決定的な点として,AIは,ベータブロッカーから死亡率に顕著な恩恵を受ける心房細動患者のサブグループを特定し,この集団における中立効果の一般的な認識に異議を唱えた.
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