Gesundheit

Maschinelles lernen könnte, keine unnötigen Behandlungen für Kinder mit arthritis: Ein Algorithmus vorhergesagt Krankheitsverlauf bei Kindern, die an arthritis leiden, helfen, die ärzte besser auf die Behandlung

Arthritis ist nicht nur eine Erkrankung des Alters-es kann Auswirkungen auf Kinder, verursacht lebenslange Schmerzen und Behinderungen in Ihrer schlimmsten Formen. Zum Glück, einige Kinder wachsen aus ihm heraus. Zu wissen, welche Patienten entwickeln milderen Formen der Krankheit ersparen könnte Ihnen unnötige Behandlung und möglichen Nebenwirkungen der Medikamente, aber derzeit haben die ärzte keine Möglichkeit der Vorhersage des Krankheitsverlaufs oder der schwere.

Das könnte sich jetzt ändern, Dank eines machine-learning-tool entwickelt von Quaid Morris, professor für informatik an der Donnelly Centre for Cellular and Biomolecular Research an der Universität von Toronto, Dr. Rae Yeung, Professor von Kinderheilkunde, Immunologie und Medizinische Wissenschaft an der Universität von Toronto, und Ihre kürzlich absolvierte, co-supervised student Simon Dipl. – Ing.

Morris ist auch in der Fakultät Vector-Institut für Künstliche Intelligenz und ist eine konstituierende AI Stuhl vom Kanadischen Institut für die Förderung der Forschung. Yeung ist auch die erste Hak-Ming und Deborah Chiu-Stuhl in der Pädiatrischen Translationale Forschung am Hospital for Sick Children (SickKids).

Schreiben in der Zeitschrift PLOS Medicine, die Forscher beschreiben ein theoretischer Ansatz, basierend auf maschinellem lernen, künstlicher Intelligenz, bei denen der computer lernt zu erkennen, wiederkehrende Muster aus einem Meer von Daten. Der Algorithmus war in der Lage zu klassifizieren Patienten in sieben unterschiedliche Gruppen nach dem Muster der geschwollenen oder schmerzhaften Gelenke im Körper. Darüber hinaus ist es auch genau vorausgesagt werden, welche Kinder gehen in remission schneller und welche die Entwicklung einer schweren form der Krankheit.

Geschätzte 300.000 Kinder, die unter arthritis leiden allein in den USA. Während dessen Auslöser noch unklar bleiben, die Krankheit tritt auf, wenn das Immunsystem Fehler die Körper eigenen Zellen für fremde Eindringlinge, Angriff auf die Auskleidung der Gelenke, zu Schwellungen, Schmerzen und möglicherweise langfristige Schäden. Es gibt keine Heilung, und die Behandlung besteht in der zunehmend aggressiven und teuren Medikamenten, beginnend mit entzündungshemmende Schmerzlinderung Medikamente wie ibuprofen, zu stärkeren Drogen, einschließlich Methotrexat (ein Chemotherapie-agent), Steroide und biologische Arbeitsstoffe (z.B. anti-TNF und anti-IL-1) das ausschalten von teilen des Immunsystems.

„Die Letzte Phase der Behandlung ist sehr effektiv bei einigen Kindern, aber auch sehr teuer, und es ist nicht klar, was die langfristigen Auswirkungen sind“, sagt Morris. „Wenn Sie die Hemmung der Funktion des Immunsystems, diese Art der Behandlung zugeordnet werden können mögliche Nebenwirkungen, einschließlich der erhöhten Risiko von Infektionen und anderen“

„Wir wissen, welche Kinder profitieren von welche Behandlung zu welchem Zeitpunkt ist wirklich der Grundpfeiler der personalisierten Medizin und die Frage, die ärzte und Familien beantwortet werden soll, wenn die Kinder in die erste Diagnose“, sagt Yeung, der auch ein Pädiatrischer Rheumatologe und Senior Scientist am SickKids.

Als ersten Schritt wollen die Forscher dargelegt, um Subtyp der Kinder, die entwickelt arthritis, hatte aber nicht mit Medikamenten behandelten noch. Sie analysierten klinischen Daten von 640 Kindern, gesammelt zwischen 2005 und 2010 als Teil der pan-Kanadischen Studie Forschung in der Arthritis in der Kanadischen Kinder, die Betonung der Lernergebnisse (ReACCh-OUT). Alle Kinder erhielten ausführliche körperliche Untersuchungen als Teil Ihrer Pflege, welche im Lieferumfang enthalten die Dokumentation der Lage des schmerzhaften (auch bekannt als active) Gelenke im Körper.

Die Ergebnisse zeigen, dass sieben großen Muster der gemeinsamen Aktivität: die Gelenke im Bereich des Beckens, Finger, Handgelenke, Zehen, Knie, Knöchel und ein undeutlicher Muster. Und während die Mehrheit der Kinder fiel in eine einzelne Kategorie, etwa ein Drittel der Patienten hatten eine aktive Gelenke, und Sie gehörten zu mehr als einer Gruppe. Diese Patienten mit nicht-lokalisierten gemeinsamen Engagement hatte generell schlechteren Ergebnissen und brauchte länger, um in remission gehen als die Patienten, deren aktive Gelenke fallen in ein einzelnes pattern.

Obwohl die einzigartigen Muster der gemeinsamen Beteiligung erkannt, die auf dem Nachttisch, das aktuelle Patienten-Klassifizierung für arthritis im Kindesalter berücksichtigt nur die Gesamtzahl der betroffenen Gelenke. Es ist klar, dass eine bessere Beschreibungen der gemeinsame Engagement sind erforderlich, die Vorhersage des Krankheitsverlaufs und der schwere der Erkrankung. Auffällig war es, aus den Daten, dass Kinder mit nicht-lokalisierten gemeinsamen Engagement sind unterschiedlich. Die ärzte hatten bereits festgestellt, dies vor als Sie waren bei der Behandlung dieser Kinder mit starken Medikamenten, aber waren noch nicht in der Lage, um die Krankheit zu kontrollieren.

„Die Identifizierung dieser Gruppe von Kindern früh wird uns helfen, erreichen Sie die richtigen Behandlungen frühzeitig und verhindern, dass unnötige Schmerzen und Behinderung aus laufender aktiver Erkrankung“, sagt Yeung.

Aufgrund der Komplexität der Erkrankung, bei der mehrere Gelenke betroffen sind und in einer Weise, die mit der Zeit ändern kann, sowie eine relativ kleine Anzahl von Patienten zur Verfügung, die das team hatte, um sich über den standard hinaus statistische Methoden zur Erkennung von mustern von Gelenkschmerzen.

„Wir hatten zu verwenden, maschinelles lernen einfach zu erkennen, diese sieben Muster der Krankheit in den ersten Platz,“ sagt Morris, dessen team geändert, die Technik, bekannt als multilayer non-negative matrix-Faktorisierung. „Und dann haben wir erkannt, gibt es einige Kinder, die nicht fallen in der Muster und Sie haben eine sehr schlechte version der Krankheit. Jetzt verstehen wir die Krankheit viel besser können wir die Gruppe der Kinder in diese verschiedenen Kategorien zur Vorhersage ansprechen auf die Behandlung, wie schnell Sie in remission gehen, und ob oder nicht, können wir sagen, Sie sind in remission, und entfernen Sie die Therapie.“