Long‐term SARS‐CoV‐2 neutralizing antibody level prediction using multimodal deep learning: A prospective cohort study on longitudinal data in Wuhan, China
Notice bibliographique
Résumé
The ongoing epidemic of SARS-CoV-2 is taking a substantial financial and health toll on people worldwide. Assessing the level and duration of SARS-CoV-2 neutralizing antibody (Nab) would provide key information for government to make sound healthcare policies. Assessed at 3-, 6-, 12-, and 18-month postdischarge, we described the temporal change of IgG levels in 450 individuals with moderate to critical COVID-19 infection. Moreover, a data imputation framework combined with a novel deep learning model was implemented to predict the long-term Nab and IgG levels in these patients. Demographic characteristics, inspection reports, and CT scans during hospitalization were used in this model. Interpretability of the model was further validated with Shapely Additive exPlanation (SHAP) and Gradient-weighted Class Activation Mapping (GradCAM). IgG levels peaked at 3 months and remained stable in 12 months postdischarge, followed by a significant decline in 18 months postdischarge. However, the Nab levels declined from 6 months postdischarge. By training on the cohort of 450 patients, our long-term antibody prediction (LTAP) model could predict long-term IgG levels with relatively high area under the receiver operating characteristic curve (AUC), accuracy, precision, recall, and F1-score, which far exceeds the performance achievable by commonly used models. Several prognostic factors including FDP levels, the percentages of T cells, B cells and natural killer cells, older age, sex, underlying diseases, and so forth, served as important indicators for IgG prediction. Based on these top 15 prognostic factors identified in IgG prediction, a simplified LTAP model for Nab level prediction was established and achieved an AUC of 0.828, which was 8.9% higher than MLP and 6.6% higher than LSTM. The close correlation between IgG and Nab levels making it possible to predict long-term Nab levels based on the factors selected by our LTAP model. Furthermore, our model identified that coagulation disorders and excessive immune response, which indicate disease severity, are closely related to the production of IgG and Nab. This universal model can be used as routine discharge tests to identify virus-infected individuals at risk for recurrent infection and determine the optimal timing of vaccination for general populations.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».