Machine Learning to Generate a Multivariate Model of Brain Injury in HIV Patients
机器学习生成 HIV 患者脑损伤的多变量模型
基本信息
- 批准号:9751995
- 负责人:
- 金额:$ 19.31万
- 依托单位:
- 依托单位国家:美国
- 项目类别:
- 财政年份:2018
- 资助国家:美国
- 起止时间:2018-08-01 至 2021-07-31
- 项目状态:已结题
- 来源:
- 关键词:AIDS dementiaAgingAlcohol or Other Drugs useAlgorithmsAnisotropyAnti-Retroviral AgentsBiological MarkersBrainBrain InjuriesBrain PathologyBrain imagingCD4 Lymphocyte CountCaringCharacteristicsCholineChronic DiseaseClinicClinicalClinical DataCognitiveCognitive deficitsDataData SetDiagnosisDiagnosticDiffuseDiscipline of Nuclear MedicineDiseaseEconomicsFunctional disorderGeneticGlutamatesGlutamineGoalsGuide preventionHIVHIV InfectionsHIV-1HIV-associated neurocognitive disorderHepatitis CHigh PrevalenceImpaired cognitionIndividualInfectionInjuryLeadLife ExpectancyLightMachine LearningMagnetic Resonance ImagingMeasuresModalityModelingMonitorMulticenter StudiesNeuraxisNeuronal DysfunctionNeuronal InjuryOutcomePatient CarePatientsPatternPharmaceutical PreparationsPopulationProcessProtocols documentationReproducibilityResearchResidual stateRiskSeveritiesStandardizationStructureSubgroupTechniquesThe Multicenter AIDS Cohort StudyTrainingViralViral reservoirantiretroviral therapyaxon injurybasebrain abnormalitiescerebral atrophyclinical phenotypecognitive performancecognitive testingeffective therapymachine learning algorithmmorphometrymultimodalitymyoinositolneuroimagingneuroinflammationneuron lossneuronal circuitryneurotoxicneurotoxicitynovelreceptortractographyunsupervised learningwhite matter
项目摘要
This R21 application responds to RFA-MH-18-611 “Altered neuronal circuits, receptors and
networks in HIV-induced Central Nervous System (CNS) dysfunction (R21)”.
Despite effective viral suppression from combined antiretroviral therapy, up to 50% of the
patients continue to have HIV-associated neurocognitive disorders (HAND). The cognitive
deficits or impairment in HIV patients may be due to legacy effects from early stages of the
infection, residual viral reservoirs with ongoing neuroinflammation, and potential neurotoxicity
from some of the antiretroviral medications. Furthermore, co-morbid disorders associated with
the aging HIV+ population, the high prevalence of substance use, and host characteristics, may
further increase the risk and exacerbate the severity of HAND. Optimal care for patients with
HAND requires efficient and appropriate diagnosis that can guide effective treatments.
However, the current diagnostic approach for HAND requires lengthy and specialized cognitive
tests and involves subjective components. Our overall goal is to develop an unsupervised
machine learning (ML) algorithm to assess brain pathology, using objective measures such as
alterations in structural connectivity on DTI, augmented with other neuroimaging and clinical
variables. Ultimately, this may lead to a robust approach to classify subtypes and to quantify
brain injury in HIV-infected individuals. This exploratory project has three specific aims (SA):
SA1: Employ an automated unsupervised ML algorithm to detect subgroups of HIV-infected
subjects, based solely on DTI tractography (structural connectivity). SA2: Add objective
demographic, genetic, clinical, and non-DTI MR variables to the training DTI tractography data
set, and determine their effects on predicting HAND and cognitive performance. SA3: Evaluate
the optimized model for stability to undersampling, and determine whether it can be generalized
to other data sets, including those from multi-center studies (i.e. Multicenter AIDS Cohort
Study). Our optimized ML model has the potential to provide efficient, objective and
reproducible biomarkers to identify individuals with or at risk for HAND, to guide prevention and
treatment for HAND, and thereby ameliorate the burden of HIV infection and dementias.
此 R21 应用程序响应 RFA-MH-18-611“改变的神经回路、受体和
HIV 引起的中枢神经系统 (CNS) 功能障碍 (R21) 中的网络”。
尽管联合抗逆转录病毒疗法可以有效抑制病毒,但高达 50%
患者仍然患有与艾滋病毒相关的神经认知障碍(HAND)。
HIV 患者的缺陷或损伤可能是由于早期阶段的遗留影响
感染、残留病毒库以及持续的神经炎症和潜在的神经毒性
此外,与某些抗逆转录病毒药物相关的共病。
HIV+ 人口老龄化、药物滥用流行率高以及宿主特征可能
进一步增加风险并加剧 HAND 患者的最佳护理。
HAND 需要有效且适当的诊断来指导有效的治疗。
然而,当前的 HAND 诊断方法需要漫长且专门的认知
测试并涉及主观成分。我们的总体目标是开发一个无监督的系统。
机器学习 (ML) 算法使用客观指标来评估大脑病理学,例如
DTI 结构连接的改变,并通过其他神经影像和临床增强
最终,这可能会产生一种稳健的方法来分类子类型和量化。
该探索性项目有三个具体目标(SA):
SA1:采用自动化无监督机器学习算法来检测 HIV 感染者亚组
受试者,仅基于 DTI 纤维束成像(结构连接) SA2:添加目标。
训练 DTI 纤维束成像数据的人口统计、遗传、临床和非 DTI MR 变量
设置,并确定它们对预测 HAND 和认知表现的影响。
优化模型对欠采样的稳定性,并确定其是否可以推广
其他数据集,包括来自多中心研究的数据集(即多中心艾滋病队列
研究)我们优化的机器学习模型有潜力提供高效、客观和
可重复的生物标志物,用于识别患有手足口病或有手足口病风险的个体,指导预防和治疗
治疗 HAND,从而减轻艾滋病毒感染和痴呆症的负担。
项目成果
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专著数量(0)
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