P302 The virtual patient stratifies patient-specific response to bronchial thermoplasty with high accuracy
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Bronchial Thermoplasty (BT) is an available therapy for severe asthma. However, we are unable to stratify a priori clinical responders limiting its widespread adoption. Aim To establish BT’s clinical benefit and identify responder attributes to enable clinical decision-making. Methods We pooled pre/post-BT patient biopsies from 8 sites (119 patients) that were analysed for airway smooth muscle (ASM) mass, reticular basement membrane, and epithelial integrity to assess the impact on airway remodelling: biological response. Clinical response was assessed via exacerbation and hospitalisation frequency, asthma control questionnaire scores (ACT, ACQ) and asthma quality of life questionnaire score (AQLQ). To stratify patient response, we used the virtual patient1 to create patient-specific digital avatars, simulated BT, and compared predictions vs clinical data. Results Patients showed significant reductions in ASM mass (mean±SD) 15.1±6.8% to 6.7±4.1%, basement membrane 6.4±2.5µm to 5.5±2.1µm, and improvement in epithelial integrity 30.7±19.1% to 39.9±16.9% (p<0.05 all). Annual asthma exacerbation rate decreased: 5.8±5.3 to 1.2±1.7 (p<0.001). Asthma-related hospital admissions decreased: 1.5±2.5 to 0.3±0.7 (p<0.001). ACT improved from 7.7±2.9 to 15.2±6.2, ACQ from 3.0±1.3 to 2.4±1.3, and AQLQ from 3.2±1.6 to 4.4±1.7 (p<0.05 all). The virtual patient predicted impact on airway remodelling with 90% and clinical response with 70% accuracy. Conclusions Bronchial Thermoplasty showed excellent biological and clinical response. Our computer model supports the view that BT benefits are largely an indirect vs direct result of heat-driven cell death. The model helped identify the patient profile most likely to benefit from Bronchial Thermoplasty. Reference Saunders, et al. Science Transl Med. 2019;11:eaao6451.
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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 | 0,007 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,002 |
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 ».