알츠하이머 병 : 연구자들은 감소를 예측하는 모델을 만듭니다
Massachusetts Institute of Technology의 연구원들은 향후 최대 2 년 동안 알츠하이머 관련인지 기능 저하율을 예측할 수있는 기계 학습 모델을 개발했습니다.
알츠하이머 병은 전 세계 수백만 명의 사람들에게 영향을 미치지 만 과학자들은 여전히 그 원인을 모릅니다.
이러한 이유로 예방 전략은 실패 할 수 있습니다. 더욱이 의료 전문가들은 일단 의사가 알츠하이머로 진단 한 사람의인지 기능 저하율을 결정할 수있는 명확한 방법이 없습니다.
이제 캠브리지에있는 MIT (Massachusetts Institute of Technology)의 연구자들은 다른 기관의 전문가들과 협력하여 전문가가 사람의인지 기능이 최대 2 년 전에 얼마나 변할 것인지 예측할 수있는 기계 학습 모델을 개발했습니다. 쇠퇴가 확립되었습니다.
Ognjen Rudovic, Yuria Utsumi, Kelly Peterson, Ricardo Guerrero, Daniel Rueckert 및 Rosalind Picard 교수로 구성된 팀은 이번 주 말에 의료를위한 기계 학습 컨퍼런스에서 프로젝트를 발표 할 예정입니다. 올해 회의는 미시간 주 앤아버에서 열릴 예정입니다.
“6 개월에서 24 개월까지인지 능력 저하를 정확하게 예측하는 것은 임상 실험을 설계하는 데 중요합니다.”라고 Rudovic은 설명합니다. 그는“미래의인지 적 변화를 정확하게 예측할 수 있으면 참가자가 방문해야하는 방문 횟수를 줄일 수있어 비용과 시간이 많이 소요될 수 있기 때문입니다.”라고 덧붙였습니다.
연구원은 "유용한 약물 개발을 돕는 것 외에도 임상 시험 비용을 절감하여보다 저렴하고 대규모로 수행 할 수 있도록 돕는 것이 목표입니다."라고 말합니다.
메타 학습을 사용하여 감소 예측
새로운 모델을 개발하기 위해 팀은 세계에서 가장 큰 알츠하이머 병 임상 실험 데이터 세트 인 ADNI (Alzheimer ’s Disease Neuroimaging Initiative)의 데이터를 사용했습니다.
ADNI를 통해 연구원들은 약 1,700 명의 사람들 (일부는 알츠하이머 병이있는 사람과없는 사람)의 데이터에 10 년 동안 수집 된 데이터에 액세스 할 수있었습니다.
이 팀은 참가자의인지 기능 평가, 뇌 스캔, 개인의 DNA 구성에 관한 데이터, 알츠하이머 병 바이오 마커를 나타내는 뇌척수액 측정을 포함한 임상 정보에 액세스 할 수있었습니다.
첫 번째 단계로 연구진은 100 명의 참가자로 구성된 하위 그룹의 데이터를 사용하여 기계 학습 모델을 개발하고 테스트했습니다. 그러나이 코호트에 대한 많은 누락 된 데이터가있었습니다. 따라서 조사자들은 다른 통계적 접근 방식을 사용하여 분석을보다 정확하게하는 방식으로 집단의 사용 가능한 데이터를 분석하기로 결정했습니다.
그래도 새 모델은 개발자가 예상했던 정확도 수준에 도달하지 못했습니다. 더 정확하게 렌더링하기 위해 연구원들은 ADNI 참가자의 다른 하위 집단의 데이터를 사용했습니다.
그러나 이번에는 모든 사람에게 동일한 모델을 적용하지 않기로 결정했습니다. 대신, 그들은 각 참가자에 맞게 모델을 개인화하여 각각의 새로운 임상 평가 후 사용할 수있는 새로운 데이터를 가져 왔습니다.
이 접근 방식을 통해 연구자들은 모델이 예측 오류율을 현저히 낮추는 것을 발견했습니다. 또한 임상 데이터에 적용된 기존 머신 러닝 모델보다 더 나은 성과를 거두었습니다.
그럼에도 불구하고 연구원들은 그들의 접근 방식이 가능한 한 오류를 거의 남기지 않도록 한 단계 더 나아갔습니다. 그들은 각 참가자의인지 적 결과를 예측하기위한 최선의 접근 방식을 선택할 수있는 "메타 학습"모델을 계속 고안했습니다.
이 모델은 전체 모집단과 개인화 된 접근 방식 중에서 자동으로 선택하여 특정 시점에 특정 개인에게 가장 적합한 예측을 제공 할 가능성이 가장 높은 것을 계산합니다.
연구자들은이 접근 방식이 예측 오류율을 추가로 50 %까지 감소 시켰음을 발견했습니다.
"최상의 예측을 제공 할 수있는 단일 모델이나 고정 된 모델 조합을 찾을 수 없었습니다."라고 Rudovic은 설명합니다.
“그래서 우리는이 메타 학습 체계로 배우는 방법을 배우고 싶었습니다. 메타 지식을 사용하여 어떤 모델을 배포하는 것이 좋을지 결정하도록 훈련 된 선택기 역할을하는 모델 위에있는 모델과 같습니다. "
오그 젠 루도 비치
앞으로이 팀은 진행중인 알츠하이머 질환 실험에서이 모델을 테스트하기 위해 제약 회사와 파트너십을 형성하는 것을 목표로합니다.
