Validation and replication of a prognostic machine learning model for enrichment of cognitive decliners in clinical trials
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Identifying individuals who will experience cognitive decline is paramount to evaluating novel treatments in Alzheimer’s clinical trials. We propose to use highly specific neuroimaging and genetic signatures that are indicative of the risk of cognitive decline in individuals with mild Alzheimer’s disease and mild cognitive impairment. Method Baseline measurements of gray matter volumes, from structural magnetic resonance imaging, APOE4 status, age and sex were provided to a machine learning prognostic enrichment solution Cog‐Foresight from Perceiv Research Inc. Canada to identify signatures of individuals at risk of cognitive decline up to two years of follow‐up. The resulting three cohorts of individuals were: (a) low‐risk, (b) moderate‐risk, (c) high‐risk of decline according to the enrichment tool. ADAS‐cog11, CDR‐SB and MMSE were used as clinical endpoints to evaluate the trajectory of each cohort. The prognostic tool was evaluated on three independent datasets: ADNI1 (n=345), ADNI2 (n=238) [1], and the placebo arm of an 18‐month Phase 3 study in mild AD (n=110). Result From the 693 individuals selected from the three datasets, 40% were deemed low‐risk and 23% were deemed high‐risk. In ADNI1, the mean rate of change at 18 months from baseline for the CDR‐SB for the low‐, moderate‐, and high‐risk groups were 0.51 points, 1.08 points, and 1.83 points, respectively. In ADNI2, the mean rate of change at 18 months from baseline for the CDR‐SB for the low‐, moderate‐, and high‐risk groups were 0.09 points, 0.57 points, and 1.79 points, respectively. In the Phase 3 study, the mean rate of change at 18 months for the CDR‐SB for the low‐, moderate‐, and high‐risk groups were 0.5 points, 0.88 points, and 2.04 points, respectively. Similar trajectories and conclusions were found for all other endpoints. Conclusion The use of multimodal biomarkers with a machine learning‐based targeted selection was successful in identifying a sub‐cohort that will, on average, have a higher rate of decline than the rest. The proposed identification of decliners has the potential of reducing trial costs by minimizing the enrolment of cognitively stable individuals into trials. Reference: (1) The ADNI1 and ADNI2 datasets were obtained from the Alzheimer’s Disease Neuroimaging Initiative (ADNI) database (adni.loni.usc.edu).
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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 | 0,209 | 0,239 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».