机器学习用于暴露-响应分析:方法论考虑和通过计算实验证实其重要性
Rashed Harun1, Eric Yang1,2, Nastya Kassir1
1Genentech Inc., South San Francisco, CA 94080, USA.
本研究概述了使用机器学习 (ML) 分析暴露-反应 (E-R) 关系的最佳实践,确保药物开发的客观因果推断. 遵循这些准则可以提高E-R建模和剂量选择的可靠性.
科学领域:
- 药理计量学和计算生物学
- 机器学习在药物发现中的作用
- 因果推理方法学 因果推理方法学
背景情况:
- 暴露-反应 (E-R) 分析对于药物剂量选择在药理学中至关重要.
- 目前的方法缺乏明确的技术指导,无法进行公正的ER估计.
- 由于最近的可解释性进步,机器学习 (ML) 对因果推理具有前景.
研究的目的:
- 建立开发ML模型的最佳实践,以便在ER分析中进行无偏的因果推断.
- 为获得可靠的ER关系见解提供一个框架.
- 解决在药量计ER建模中改进技术考虑的需要.
主要方法:
- 利用具有已知的 E-R 基本真相的模拟数据集来开发和测试 ML 实践.
- 采用因果图来选择变量和生成 E-R 洞察力.
- 实施严格的数据分离,用于模型训练和推理.
- 执行过度参数调整和引导抽样用于置信区间.
主要成果:
- 开发了一套用于ML模型开发的良好实践,以避免因果推理中的偏见.
- 使用模拟数据证明了拟议的ML工作流的好处.
- 成功分析了非线性和非单调的ER关系.
结论:
- 拟议的ML工作流提供了一个可靠的方法,用于公正的ER分析.
- 遵守这些做法可以提高药物剂量选择的准确性.
- 这种方法促进了ML在因果推断的药理学中的应用.
更多相关视频
04:09Predicting Treatment Response to Image-Guided Therapies Using Machine Learning: An Example for Trans-Arterial Treatment of Hepatocellular Carcinoma
Published on: October 10, 2018
20:24Characterization of Complex Systems Using the Design of Experiments Approach: Transient Protein Expression in Tobacco as a Case Study
Published on: January 31, 2014
相关概念视频
Response Surface Methodology
The process of RSM involves several key steps:
Strategies for Assessing and Addressing Confounding
Confounding can be addressed at both the design phase of a study and through analytical methods after data...
Mechanistic Models: Compartment Models in Individual and Population Analysis
Types of Biopharmaceutical Studies: Controlled and Non-Controlled Approaches
Non-controlled studies, commonly employed for initial exploration, lack a control group, rendering them susceptible to biases and external influences. In contrast,...
Dose-Response Relationship: Overview
Statistical Methods for Analyzing Epidemiological Data
