基于神经网络的异质图形预测与免疫相关的不良事件
Xiaojun He1, Qiao Ni1, Cui Chen1
1Department of Health Statistics, College of Public Health, Chongqing Medical University, Chongqing, 400016, China.
Scientific reports
|November 29, 2025
概括
预测与免疫相关的不良事件 (irAEs) 是一个挑战. 这项研究开发了一种使用电子健康记录 (EHR) 的图形神经网络模型,以准确预测irAEs,从而实现个性化治疗监测和早期干预.
科学领域:
- 在瘤学瘤学.
- 免疫学 免疫学 免疫学
- 医疗信息学 医疗信息学
背景情况:
- 与免疫相关的不良事件 (irAEs) 是免疫治疗的频繁且可能危及生命的并发症.
- 使用临床数据和患者特征预测IREs是一个重大挑战.
研究的目的:
- 使用图形神经网络 (GNN) 和电子健康记录 (EHR) 开发一款用于irAEs的预测模型.
- 通过早期预测和干预,降低风险并改善IRE的管理.
主要方法:
- 利用异质图形网络,将药物,诊断和患者特征从EHR作为节点.
- 使用GNN来预测irrEs的发生.
- 进行药物政策模拟,案例研究和可解释性分析,以验证临床相关性.
主要成果:
- 与基线方法相比,GNN模型实现了更高的性能,AUC为0.902.
- 在模拟研究中,评估指标显著改善 (增加5%-6%).
- 解释性分析在不同治疗阶段确定了不同的irAE风险模式.
结论:
- 开发的基于GNN的方法提供了一种可靠和有效的方法来预测irAEs.
- 这种方法论为个性化治疗监测和及时干预建立了新的范式.
- 该模型显示了降低irrAEs风险和改善免疫治疗患者结果的潜力.


