使用机器学习来评估英国生物银行中高血压分类中的遗传负债的价值
Gideon MacCarthy1, Raha Pazoki1,2
1Cardiovascular and Metabolic Research Group, Division of Biomedical Sciences, Department of Life Sciences, College of Health, Medicine and Life Sciences, Brunel University London, London UB8 3PH, UK.
这项研究发现,包括胆固醇和LDL的遗传负债在内,改善了高血压预测模型. 结合遗传数据的机器学习模型为高血压分类提供了宝贵的见解.
科学领域:
- 心血管疾病的研究研究.
- 遗传学和个性化医学
- 机器学习在医疗保健中的应用
背景情况:
- 高血压是心血管疾病 (CVD) 的一个主要风险因素,对全球死亡率作出了重大贡献.
- 现有的高血压预测模型往往缺乏遗传责任评估.
- 这项研究探讨了遗传风险因素对高血压预测的影响.
研究的目的:
- 使用机器学习开发一种有效的高血压分类模型.
- 研究对心血管疾病风险因素的遗传责任对高血压风险的影响.
- 为了比较高血压预测的随机森林和神经网络模型.
主要方法:
- 利用来自GWAS的遗传变异来构建CVD风险因素的遗传负债.
- 应用随机森林和神经网络模型对244718名欧洲参与者的数据集.
- 使用AUC,校准和净重新分类改进的评估模型.
主要成果:
- 没有遗传责任的模型实现AUC为0.70 (随机森林) 和0.72 (神经网络).
- 添加遗传责任改善了随机森林的AUC,但不是神经网络.
- 最好的模型 (随机森林) 实现了0.71的AUC,包括总胆固醇和LDL的遗传负债.
结论:
- 纳入脂质的遗传责任可以增强机器学习模型的高血压分类.
- 遗传数据在预测高血压时提供了超出基线特征的增量价值.
- 这种方法对心血管健康的个性化风险评估具有前景.
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