Proteomics-Based Machine Learning Approach as an Alternative to Conventional Biomarkers for Differential Diagnosis of Chronic Kidney Diseases
Notice bibliographique
Résumé
Diabetic nephropathy, hypertension, and glomerulonephritis are the most common causes of chronic kidney diseases (CKD). Since CKD of various origins may not become apparent until kidney function is significantly impaired, a differential diagnosis and an appropriate treatment are needed at the very early stages. Conventional biomarkers may not have sufficient separation capabilities, while a full-proteomic approach may be used for these purposes. In the current study, several machine learning algorithms were examined for the differential diagnosis of CKD of three origins. The tested dataset was based on whole proteomic data obtained after the mass spectrometric analysis of plasma and urine samples of 34 CKD patients and the use of label-free quantification approach. The k-nearest-neighbors algorithm showed the possibility of separation of a healthy group from renal patients in general by proteomics data of plasma with high confidence (97.8%). This algorithm has also be proven to be the best of the three tested for distinguishing the groups of patients with diabetic nephropathy and glomerulonephritis according to proteomics data of plasma (96.3% of correct decisions). The group of hypertensive nephropathy could not be reliably separated according to plasma data, whereas analysis of entire proteomics data of urine did not allow differentiating the three diseases. Nevertheless, the group of hypertensive nephropathy was reliably separated from all other renal patients using the k-nearest-neighbors classifier "one against all" with 100% of accuracy by urine proteome data. The tested algorithms show good abilities to differentiate the various groups across proteomic data sets, which may help to avoid invasive intervention for the verification of the glomerulonephritis subtypes, as well as to differentiate hypertensive and diabetic nephropathy in the early stages based not on individual biomarkers, but on the whole proteomic composition of urine and blood.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».