Risk factors and drug discovery for cognitive impairment in type 2 diabetes mellitus using artificial intelligence interpretation and graph neural networks
Notice bibliographique
Résumé
Background: Among the 382 million diabetic patients worldwide, approximately 30% experience neuropathy, and one-fifth of these patients eventually develop diabetes cognitive impairment (CI). However, the mechanism underlying diabetes CI remains unknown, and early diagnostic methods or effective treatments are currently not available. Objective: This study aimed to explore the risk factors for CI in patients with type 2 diabetes mellitus (T2DM), screen potential therapeutic drugs for T2DM-CI, and provide evidence for preventing and treating T2DM-CI. Methods: This study focused on the T2DM population admitted to the First Affiliated Hospital of Hunan College of Traditional Chinese Medicine and the First Affiliated Hospital of Hunan University of Chinese Medicine. Sociodemographic data and clinical objective indicators of T2DM patients admitted from January 2018 to December 2022 were collected. Based on the Montreal Cognitive Assessment (MoCA) Scale scores, 719 patients were categorized into two groups, the T2DM-CI group with CI and the T2DM-N group with normal cognition. The survey content included demographic characteristics, laboratory serological indicators, complications, and medication information. Six machine learning algorithms were used to analyze the risk factors of T2DM-CI, and the Shapley method was used to enhance model interpretability. Furthermore, we developed a graph neural network (GNN) model to identify potential drugs associated with T2DM-CI. Results: Our results showed that the T2DM-CI risk prediction model based on Catboost exhibited superior performance with an area under the receiver operating characteristic curve (AUC) of 0.95 (specificity of 93.17% and sensitivity of 78.58%). Diabetes duration, age, education level, aspartate aminotransferase (AST), drinking, and intestinal flora were identified as risk factors for T2DM-CI. The top 10 potential drugs related to T2DM-CI, including Metformin, Liraglutide, and Lixisenatide, were selected by the GNN model. Some herbs, such as licorice and cuscutae semen, were also included. Finally, we discovered the mechanism of herbal medicine interventions in gut microbiota. Conclusion: The method based on Interpreting AI and GNN can identify the risk factors and potential drugs associated with T2DM-CI.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».