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預(yù)測(cè)模型神機(jī)妙算 對(duì)干細(xì)胞移植后疾病可“未卜先知”

2022-04-13 10:45:30

在daGOAT模型的實(shí)際應(yīng)用中,研究者會(huì)每天更新移植患者的實(shí)驗(yàn)室檢驗(yàn)數(shù)據(jù),根據(jù)模型預(yù)測(cè)患者是高危還是低危aGVHD,再預(yù)防性給藥,以期在不提高感染率的情況下降低重度aGVHD的發(fā)生風(fēng)險(xiǎn)。

◎本報(bào)記者 代小佩

急性移植物抗宿主病(aGVHD),是患者接受造血干細(xì)胞移植后可能發(fā)生的一種急性并發(fā)癥,要邁過這道檻,關(guān)鍵在預(yù)防。

而守好“預(yù)防”這個(gè)關(guān)口,基于大數(shù)據(jù)的預(yù)測(cè)模型大有可為。近日,中國(guó)醫(yī)學(xué)科學(xué)院血液病醫(yī)院(中國(guó)醫(yī)學(xué)科學(xué)院血液學(xué)研究所)信息與資源中心首席技術(shù)專家陳俊仁、干細(xì)胞移植中心主任姜爾烈和兒童血液病診療中心主任竺曉凡團(tuán)隊(duì)聯(lián)合在計(jì)算科學(xué)頂尖期刊《自然·計(jì)算科學(xué)》在線發(fā)表了一項(xiàng)研究成果,該研究基于成人和兒童移植患者隊(duì)列的臨床數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)學(xué)建模,他們提出的模型,將有助于臨床醫(yī)生預(yù)測(cè)患者在接受移植手術(shù)后發(fā)生aGVHD的概率。

梳理10年移植案例記錄制成數(shù)據(jù)集

造血干細(xì)胞移植是治療急性白血病、骨髓衰竭性疾病等血液疾病的最終手段之一。有些造血干細(xì)胞移植患者可能出現(xiàn)aGVHD,主要表現(xiàn)為皮疹、腹瀉、膽紅素升高等癥狀。

aGVHD是造血干細(xì)胞移植后100天內(nèi)可能發(fā)生的重大并發(fā)癥,其發(fā)生時(shí)供者的免疫細(xì)胞會(huì)對(duì)患者的肝膽、腸道以及皮膚進(jìn)行攻擊。這種并發(fā)癥的發(fā)生率為30%—45%,綜合國(guó)內(nèi)外的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù),重度aGVHD的短期死亡率可能高達(dá)30%。

“理論上,在干細(xì)胞移植后加強(qiáng)免疫抑制可以降低重度aGVHD的發(fā)生風(fēng)險(xiǎn)。但是,免疫抑制本身也是一個(gè)風(fēng)險(xiǎn)因素;如果我們給所有造血干細(xì)胞移植患者都加強(qiáng)免疫抑制,那么患者的整體感染發(fā)生率就會(huì)提高,死亡率隨之也會(huì)提高,而這并不是我們所希望看到的。”陳俊仁表示。

業(yè)內(nèi)人士公認(rèn)的一點(diǎn)是,要降低aGVHD的發(fā)生概率,重在預(yù)防。“如果我們能提前預(yù)測(cè)重度aGVHD的發(fā)生,那么就能只對(duì)重度aGVHD患者給予較強(qiáng)的免疫抑制。”陳俊仁說。

長(zhǎng)期以來,中國(guó)醫(yī)學(xué)科學(xué)院血液病醫(yī)院(中國(guó)醫(yī)學(xué)科學(xué)院血液學(xué)研究所)的醫(yī)生一直想要解決患者移植后重度aGVHD防治的實(shí)際臨床問題。為了解決該問題,中國(guó)醫(yī)學(xué)科學(xué)院血液病醫(yī)院(中國(guó)醫(yī)學(xué)科學(xué)院血液學(xué)研究所)的信息與資源中心、干細(xì)胞移植中心、兒科團(tuán)隊(duì),以及醫(yī)渡云(北京)技術(shù)有限公司的數(shù)據(jù)科學(xué)團(tuán)隊(duì)組成了項(xiàng)目研究團(tuán)隊(duì)。

研究團(tuán)隊(duì)協(xié)同梳理了長(zhǎng)達(dá)10年的移植案例記錄,并最終形成了一個(gè)名為“aGOAT”的數(shù)據(jù)集。

整合涵蓋200多個(gè)變量的動(dòng)態(tài)指標(biāo)

在獲取數(shù)據(jù)集之后,研究團(tuán)隊(duì)進(jìn)行了數(shù)據(jù)建模,將模型命名為“daGOAT”,該模型納入了584名成人患者、45名兒童患者的數(shù)據(jù),其中16%的成人患者和24%的兒童患者在100天內(nèi)發(fā)生了重度aGVHD。

陳俊仁介紹:“我們發(fā)現(xiàn),從來沒有研究者系統(tǒng)性地整合造血干細(xì)胞移植患者在移植后的所有動(dòng)態(tài)指標(biāo)”。而研究團(tuán)隊(duì)提出的daGOAT模型整合了多維度時(shí)間序列數(shù)據(jù)計(jì)算重度aGVHD的風(fēng)險(xiǎn)。

造血干細(xì)胞移植患者在移植后動(dòng)態(tài)指標(biāo)涵蓋200多個(gè)變量,包括生命體征、血液細(xì)胞計(jì)數(shù)、血液生化指標(biāo)、血清免疫因子、血液免疫細(xì)胞分型等。由于涉及到的參數(shù)多,而且不是每天持續(xù)檢測(cè),存在較多數(shù)據(jù)的缺失,即血液病患者臨床數(shù)據(jù)“多參數(shù)、小樣本”的問題。面對(duì)這一問題,很多統(tǒng)計(jì)方法以及機(jī)器學(xué)習(xí)方法都束手無策。

“而我們提出的daGOAT模型可以解決這一問題,并且在成人和兒童兩群患者的交叉驗(yàn)證AUROC都達(dá)到0.78以上(滿分為1),遠(yuǎn)超出過去

文獻(xiàn)報(bào)道的最佳水平。”陳俊仁介紹,研究團(tuán)隊(duì)建立的模型預(yù)測(cè)效果顯著優(yōu)于MAGIC評(píng)分、Ann Arbor評(píng)分、基于圍移植特征的靜態(tài)模型和XGBoost動(dòng)態(tài)模型。

這一成績(jī)的取得離不開中國(guó)醫(yī)學(xué)科學(xué)院血液病醫(yī)院(中國(guó)醫(yī)學(xué)科學(xué)院血液學(xué)研究所)信息化的發(fā)展。陳俊仁解釋稱:“daGOAT模型使用了大量的動(dòng)態(tài)參數(shù),而且這些數(shù)據(jù)來自不同的檢測(cè)科室。運(yùn)算daGOAT模型基本上不可能依靠手工輸入數(shù)據(jù),必須讓模型和醫(yī)院信息系統(tǒng)無縫銜接。因此,我們認(rèn)為醫(yī)學(xué)人工智能要進(jìn)一步發(fā)展離不開醫(yī)院信息化的不斷升級(jí)。”

多學(xué)科的跨領(lǐng)域合作也是daGOAT模型得以建立并發(fā)揮作用的條件。“此次研究得益于全方位跨領(lǐng)域的協(xié)同整合,包括數(shù)學(xué)建模、數(shù)據(jù)庫統(tǒng)整、生物統(tǒng)計(jì)、實(shí)驗(yàn)室技術(shù)以及臨床醫(yī)學(xué)。”陳俊仁說。

研究論文第一作者、中國(guó)醫(yī)學(xué)科學(xué)院血液病醫(yī)院(中國(guó)醫(yī)學(xué)科學(xué)院血液學(xué)研究所)信息與資源中心助理研究員劉雪鷗介紹,在模型的實(shí)際應(yīng)用中,他們會(huì)每天更新移植患者的實(shí)驗(yàn)室檢驗(yàn)數(shù)據(jù),根據(jù)模型預(yù)測(cè)患者是高危還是低危aGVHD,再預(yù)防性給藥,以期在不提高感染率的情況下降低重度aGVHD的發(fā)生風(fēng)險(xiǎn)。目前,研究團(tuán)隊(duì)正在加緊籌備這項(xiàng)工作。

“這項(xiàng)研究對(duì)事前預(yù)警提示臨床干預(yù)、降低不良事件發(fā)生率進(jìn)行了初步探索。”陳俊仁表示。

未來將完善模型并開展前瞻性臨床研究

陳俊仁介紹,研究論文投稿到《自然·計(jì)算科學(xué)》后,編輯非常感興趣并很快決定送審。論文審稿人認(rèn)為,daGOAT模型是一個(gè)將患者基本特征和實(shí)驗(yàn)室檢驗(yàn)數(shù)據(jù)結(jié)合起來的機(jī)器學(xué)習(xí)預(yù)測(cè)模型,與僅采用患者基本特征預(yù)測(cè)的模型相比,這種模型精確度更高,更加適合臨床應(yīng)用,有助于醫(yī)生進(jìn)行臨床決策。

相關(guān)專家表示,上述研究是基于多維度、高質(zhì)量臨床數(shù)據(jù)資源整合的典型研究范例,為血液系統(tǒng)疾病科學(xué)研究奠定了重要基礎(chǔ)。

“我們希望提供daGOAT模型也能應(yīng)用于其他應(yīng)用場(chǎng)景的證據(jù)。”陳俊仁介紹,當(dāng)時(shí),研究團(tuán)隊(duì)想到的最“夸張”的應(yīng)用場(chǎng)景是:能不能通過智能手機(jī)的微小移動(dòng)或信號(hào)的振動(dòng),在一個(gè)人還坐著的時(shí)候就提前預(yù)測(cè)他是不是在接下來幾秒鐘將要站起來。

為此,研究團(tuán)隊(duì)從美國(guó)加州大學(xué)獲得了一個(gè)智能手機(jī)數(shù)據(jù)集后專門測(cè)試了一下,他們發(fā)現(xiàn)daGOAT模型在這個(gè)應(yīng)用場(chǎng)景的預(yù)測(cè)效果也比隨機(jī)森林、XGBoost等機(jī)器學(xué)習(xí)模型的預(yù)測(cè)效果好。

“雖然我們對(duì)自身的定位還是堅(jiān)守血液疾病的數(shù)據(jù)科學(xué)研究與工具開發(fā),但偶爾偏離主題做一些異想天開的研究,其實(shí)也挺好。”陳俊仁說。

談及該模型的不足之處,陳俊仁指出,該研究納入的數(shù)據(jù)僅限于中國(guó)醫(yī)學(xué)科學(xué)院血液病醫(yī)院(中國(guó)醫(yī)學(xué)科學(xué)院血液學(xué)研究所)一家血液中心的數(shù)據(jù),daGOAT模型還有待完善。下一步,研究團(tuán)隊(duì)將開展daGOAT模型的前瞻性臨床研究。

標(biāo)簽: 預(yù)測(cè)模型 干細(xì)胞移植

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