Patientenstratifizierung auf Basis von Deep Learning zur prognostischen Anreicherung klinischer Demenzstudien

Demenz, wahrscheinlich verursacht durch Alzheimer, ist eine fortschreitende Erkrankung, die sich in kognitiven Rückgängen äußert und das tägliche Leben der Patienten beeinträchtigt. Betroffene Patienten zeigen eine große Heterogenität in ihrem symptomatischen Verlauf, was die Identifizierung wirksamer Behandlungen in klinischen Studien erschwert. Der Einsatz von Ansätzen der künstlichen Intelligenz zur Ermöglichung klinischer Anreicherungsstudien stellt einen vielversprechenden Weg dar, um Behandlungen zu identifizieren. In dieser Arbeit verwendeten wir eine Deep-Learning-Methode, um die multivariaten Krankheitsverläufe von 283 frühen Demenzpatienten anhand kognitiver und funktioneller Bewertungen zu clustern. Zwei verschiedene Untergruppen wurden identifiziert, die die Patienten in 'langsame' und 'schnelle' Fortschreitende trennten. Diese Untergruppen wurden extern validiert und unabhängig in einer Demenzkohorte mit 2779 Patienten repliziert. Wir trainierten ein maschinelles Lernmodell, um die Fortschrittsuntergruppe eines Patienten aus Querschnittsdaten zum Zeitpunkt seiner Demenzdiagnose vorherzusagen. Der Klassifikator erreichte eine Vorhersageleistung von 0.70 ± 0.01 unter der Receiver Operating Characteristic Curve in der externen Validierung. Durch die Emulation einer hypothetischen klinischen Studie, die die Patientenanreicherung mit dem vorgeschlagenen Klassifikator durchführt, schätzen wir sein Potenzial zur Verringerung der erforderlichen Stichprobengröße. Darüber hinaus balancieren wir die erreichte Anreicherung der Studienkohorte gegen die damit verbundene Nachfrage nach erhöhter Patientenscreening. Unsere Ergebnisse zeigen, dass Anreicherungsstudien, die auf kognitive Ergebnisse abzielen, bessere Erfolgschancen bieten und mehr als 13 % günstiger sind im Vergleich zu konventionellen klinischen Studien. Die eingesparten Ressourcen könnten umgeleitet werden, um die Arzneimittelentwicklung zu beschleunigen und die Suche nach Heilmitteln für kognitive Beeinträchtigungen zu erweitern.