Ein maschinelles Lernmodell, das immunologisches Wissen einbezieht

Die immunologische Elastic-Net-Analysepipeline. Bildnachweis: Culos et al

Das komplexe Netzwerk miteinander verbundener zellulärer Signale, die als Reaktion auf Veränderungen im menschlichen Körper erzeugt werden, bietet eine Vielzahl interessanter und wertvoller Erkenntnisse, die die Entwicklung wirksamerer medizinischer Behandlungen beeinflussen könnten. In peripheren Immunzellen können diese Signale mit einer Reihe von Werkzeugen beobachtet und quantifiziert werden, einschließlich Zellprofilierungstechniken.

Einzelzell-Profiling-Techniken wie die polychromatische Durchfluss- und Massenzytometrie haben sich in den letzten Jahren deutlich verbessert und könnten nun theoretisch verwendet werden, um detaillierte Immunprofile von Patienten mit einer Reihe von Symptomen zu erhalten. Dennoch erhöhen die begrenzten Stichprobengrößen vergangener Studien und die hohe Dimensionalität der bisher erhobenen Patientendaten die Wahrscheinlichkeit falsch positiver Entdeckungen, was wiederum zu unzuverlässigen Immunprofilen führt.

Die Durchführung von Studien an größeren Patientengruppen könnte die Wirksamkeit dieser Zellprofilierungstechniken verbessern und es medizinischen Forschern ermöglichen, ein besseres Verständnis der mit medizinischen Zuständen verbundenen Muster zu erlangen. Das Sammeln von Daten vieler Patienten kann jedoch sowohl teuer als auch zeitaufwändig sein.

Forscher der Stanford University School of Medicine haben kürzlich das immunologische Elastic-Net (iEN) entwickelt, ein Modell für maschinelles Lernen, das zelluläre Reaktionen basierend auf mechanistischem immunologischem Wissen vorhersagt. In einem Papier veröffentlicht in Natur Maschinenintelligenz, zeigten sie, dass die Einbeziehung dieses immunologischen Wissens in die Vorhersageprozesse ihres Modells dessen Vorhersagekraft sowohl bei kleinen als auch bei großen Patientendatensätzen erhöht.

„Unsere Methodik ermöglicht es uns, frühere Studien zu nutzen, um die Genauigkeit unserer Modelle zu erhöhen, ohne zusätzliche Patienten aufzunehmen“, sagte Nima Aghaeepour, einer der Forscher, die die Studie zusammen mit Anthony Culos, Martin Angst und Brice Gaudilliere leiteten, gegenüber TechXplore. „Ein wesentlicher Vorteil unserer Methode besteht darin, dass sie den datengetriebenen Charakter der Modelle nicht einschränkt. In Fällen, in denen die gesammelten Daten nicht mit dem Vorwissen übereinstimmen, darf unser Algorithmus die Bedeutung des Vorwissens reduzieren und sich stattdessen auf Rohdaten konzentrieren.“ wenn sich das als die stärkere Lösung herausstellt.”

Ein maschinelles Lernmodell, das immunologisches Wissen einbezieht
Überblick über die LTP-Studie. Ein Korrelationsnetzwerk intrazellulärer Signalantworten, gemessen in peripheren Immunzellen und gefärbt durch den ex vivo-Stimulationsstatus, wird visualisiert. Kanten repräsentieren signifikante (P?lt;?.05) paarweise Korrelation nach Bonferroni-Anpassung für die Korrektur mehrerer Hypothesen. Die Knotengrößen repräsentieren die Signifikanz der Korrelationen mit der Antwortvariablen (Gestationsalter während der Terminschwangerschaft). Quelle: Culos et al.

In Szenarien, in denen medizinische Forscher eine Vielzahl von Dimensionen berücksichtigen müssen, können verschiedene Merkmale für Vorhersagen gleichermaßen wertvoll sein. Anstatt Variablen zu verwerfen, die nicht mit früheren immunologischen Daten übereinstimmen, wählt der von Aghaeepour und seinen Kollegen entwickelte Algorithmus für maschinelles Lernen daher alle Immunmerkmale aus, die einen starken prädiktiven Wert und eine hohe Relevanz haben.

Bisher haben die Forscher die Leistung ihres Machine-Learning-Algorithmus in drei unabhängigen Studien evaluiert. In all diesen Studien stellten sie fest, dass ihr Modell klinisch relevante Ergebnisse basierend auf simulierten Daten und Massenzytometriedaten aus dem Blut von Patienten vorhersagen kann.

„In unserem Papier fügen wir zwei klinische Beispiele aus der Praxis hinzu, in denen die iEN-Pipeline unsere Genauigkeit bei der Modellierung von Schwangerschaft und Parodontitis erhöht hat“, sagte Aghaeepour. “Wir haben mehrere andere spannende Anwendungsfälle, deren Veröffentlichung wir kaum erwarten können, darunter die Genesung nach einer Operation, die Alzheimer-Krankheit und die Parkinson-Krankheit.”

Zukünftig könnte die von Aghaeepour und seinen Kollegen entwickelte Machine-Learning-Plattform bei der Erforschung zahlreicher Krankheiten, Erkrankungen und neurologischen Störungen helfen. Die von den Forschern verwendeten Daten und der iEN-Algorithmus sind online verfügbar, sodass sie bald von anderen Forschungsteams weltweit abgerufen und verwendet werden könnten.

“Wir arbeiten jetzt auch daran, Versionen des Algorithmus zu entwickeln, die auf andere Arten von biologischen Datensätzen anwendbar sind”, sagte Aghaeepour. „Ein primäres Beispiel dafür sind Multiomics-Studien, bei denen mehrere Omics-Technologien gleichzeitig zur Profilierung des Immunsystems verwendet werden. Wir glauben, dass diese Datensätze einzigartige Möglichkeiten bieten, Vorwissen in Algorithmen des maschinellen Lernens zu kodieren.“


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