Evaluation of a retinal deep phenotyping platform to detect the likely cerebral amyloid PET status in humans
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Translating recent advances in the diagnosis of Alzheimer’s disease (AD) and other dementias to clinical practice using biomarker‐based approaches requires accessible, affordable biomarkers. This protocol tested the performance of a Retinal Deep Phenotyping platform for the detection of likely positron‐emission tomography (PET) amyloid status (negative or positive) in human subjects. This platform generates data rich retinal reflectance images captured non‐invasively with a Metabolic Hyperspectral Retinal Camera (MHRC) yielding specific spatial‐spectral features which are analyzed by a machine learning algorithm relatively to a recognized gold standard biomarker (in this case PET amyloid imaging). Methods 134 subjects (50 years and older) from 3 clinical sites were included, 94 with normal, 40 with abnormal cognition, imaged with the MHRC and amyloid PET (unanimous visual reads from a panel of 3 expert reviewers; 42 amyloid positive, 92 negative). Over 600 spatial‐spectral features were extracted from hyperspectral retinal images obtained at 450‐900 nm. After a feature selection based on F‐score ranking, a classifier was trained on the datasets from 87 patients (2/3 of the cohort) using the most discriminating features. The classification performance was then evaluated with the datasets from the remaining 47 patients. Results Resubstituting the training set of 87 patients into the classifier yielded sensitivity and specificity values of 88% and 91%, respectively. The training misclassification rate was predicted using the k ‐fold loss metric, with a predicted error rate of 19%. To verify this performance, the test set of 47 patients was classified by the model resulting in sensitivity and specificity values of 80% and 81%, respectively. Conclusions The Retinal Deep Phenotyping platform shows promise for detecting the likely cerebral amyloid PET status in human subjects and could serve as a screening tool to identify subjects in the AD continuum, for instance in a clinical or drug development context. The platform could also be used for the detection of other biomarkers involved in cognitive decline.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».