Açıqlanabilən maşın öyrənməsi Parkinson xəstəliyində yeni başlayan motor komplikasiyaların proqnozlaşdırılmasının çətinliklərini ortaya qoyur

Parkinson xəstəliyinin idarə edilməsinin optimallaşdırılması üçün yeni başlayan motor dəyişikliklərin və levodopa ilə əlaqəli diskinesiyanın (LID) proqnozlaşdırılması vacibdir. Şəffaf proqnozlaşdırma çərçivəsini qurmaq üçün biz 247 xəstənin real dünyadakı, çox mərkəzi klinik məlumatlarına izah edilə bilən maşın öyrənməsini tətbiq etdik və bu komplikasiyaların 3 illik başlanmasını proqnozlaşdırdıq. Komplikasiyalarsiz xəstələrdə ciddi olaraq qiymətləndirilən modellər orta proqnozlaşdırıcı güc əldə etdi (LID MCC = 0, 28; fluktuasiyalar MCC = 0, 32). SHAP əsaslı təfsirəlayiqlik təsdiqlənmiş proqnozlar əsasən levodopa müddəti və gündəlik Levodopa ekvivalenti dozası ilə əsaslanan, klinik biliklərə uyğun olaraq, risk 300400 mg həddindən çox artaraq əhəmiyyətli dərəcədə artırdı. Əsas odur ki, ablasiya tədqiqatı göstərdi ki, əvvəlcədən mövcud olan mürəkkəblikləri olan xəstələrə təlimdən kənarlaşdırmaq model həssaslığının çökməsinə səbəb olub və bu da xəstəliklərin ciddiliyinin tam spektrinin güclü risk qatlamaları üçün vacib olduğunu göstərir. Nəticədə, bu ciddi metodoloji stres testi əsas klinik xüsusiyyətlərin yalnız məhdud mütləq həssaslıq təmin etdiyini göstərir. Klinik dərəcədə fərdi proqnozlaşdırma əldə etmək üçün dinamik, uzunluqlu məlumatların inteqrasiya edilməsinin zərurətini vurğulayır.

Müəlliflər NeuroArtP3 layihəsində iştirak edən bütün xəstələrə (NET-2018-1236666666) və bu təşəbbüsə töhfə verən müxtəlif qurum və idarələrin həmkarlarına təşəkkür edirlər: Andrea Falini, Antonella Castellano, Andrea Rossi, Domenico Tortora, Costanza Parodi, Antonio Verrico, Federica Sabatini, Emilio Portaccio, Matteo Betti, Guido Pasquini, Filippo Gerli, Claudia Niccolai, Isabella Cama, Cristina Campi, Alessio Cirone, Sara Garbarino, Michele Piana, Donatella Ottaviani, Raffaella Di Giacopo, Ruggero Bacchin. Bu tədqiqat İtaliya Səhiyyə Nazirliyi tərəfindən maliyyələşdirilmişdir, qrant nömrəsi NET-2018-12366666 (NeuroArtP3).

Sağlamlıq üçün məlumat elmləri, Bruno Kessler Fondası, Trento, İtaliya

Walter Endrizzi, Flavio Ragni, Monica Moroni, Stefano Bovo, Lorenzo Gios, Giuseppe Jurman & Venet Osmani

Trento Universitetinin Hüceyrə, Hesablama və İnteqrasiya Biologiya Bölməsi, Trento, İtaliya

Neyrologiya Birliyi, Azienda sanitaria universitaria integrata del Trentino (ASUIT), Ospedale Santa Chiara, Trento, İtaliya