INGOT-DR: an interpretable classifier for predicting drug resistance in M. tuberculosis
Notice bibliographique
Résumé
MOTIVATION: Prediction of drug resistance and identification of its mechanisms in bacteria such as Mycobacterium tuberculosis, the etiological agent of tuberculosis, is a challenging problem. Solving this problem requires a transparent, accurate, and flexible predictive model. The methods currently used for this purpose rarely satisfy all of these criteria. On the one hand, approaches based on testing strains against a catalogue of previously identified mutations often yield poor predictive performance; on the other hand, machine learning techniques typically have higher predictive accuracy, but often lack interpretability and may learn patterns that produce accurate predictions for the wrong reasons. Current interpretable methods may either exhibit a lower accuracy or lack the flexibility needed to generalize them to previously unseen data. CONTRIBUTION: In this paper we propose a novel technique, inspired by group testing and Boolean compressed sensing, which yields highly accurate predictions, interpretable results, and is flexible enough to be optimized for various evaluation metrics at the same time. RESULTS: We test the predictive accuracy of our approach on five first-line and seven second-line antibiotics used for treating tuberculosis. We find that it has a higher or comparable accuracy to that of commonly used machine learning models, and is able to identify variants in genes with previously reported association to drug resistance. Our method is intrinsically interpretable, and can be customized for different evaluation metrics. Our implementation is available at github.com/hoomanzabeti/INGOT_DR and can be installed via The Python Package Index (Pypi) under ingotdr. This package is also compatible with most of the tools in the Scikit-learn machine learning library.
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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 | 0,001 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| 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; 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 ».