Σύγχρονες μεθοδολογίες ανάλυσης ιατρικών δεδομένων: εφαρμογή στην αθηρωμάτωση

Abstract

The multifactorial nature of atherosclerosis and the absence of a single biomarker inhibit its accurate prediction. Aim of the present study is to investigate whether the prediction of the outcome of coronary angiography can become feasible by using the most extensive -to date- array of established and novel parameters, harnessed by state-of-the-art machine learning methodologies.To this end, 177 subjects who were planned for coronary angiography enrolled to the study. Demographic, clinical, anthropometric, lifestyle, exercise and dietary data were collected. Ultrasonographic indices of heart function, peripheral artery examination and regional adiposity were also extracted. The concentration of common serum markers as well as more than 60 proteins were identified using Luminex xMAP immunoassay.Following statistical analysis, a series of machine learning classifiers was implemented in R. Numerous biomarkers were selected as being highly informative but none could individually predict accurately the outcome of the coronary angiography. On the other hand many of the combined models exhibited perfect (100%) predictive accuracy.The present study identified numerous probable novel biomarkers of coronary artery disease and has formed robust, highly accurate predictive models of the outcome of coronary angiography.

Η πολυπαραγοντική φύση της αθηρωματικής νόσου, δυσχεραίνει και περιπλέκει εξαιρετικά το ζήτημα της πρόγνωσης με μη επεμβατικές μεθόδους. Σκοπός της παρούσης μελέτης ήταν να διερευνηθεί η δυνατότητα που προσφέρεται σήμερα για έγκαιρη πρόγνωση, κάνοντας χρήση Ιατρικών παραμέτρων, μη επεμβατικών εξετάσεων, αλλά και των πιο σύγχρονων εργαλείων από το χώρο της Μηχανικής.Μελετήθηκαν 177 στεφανιογραφηθέντες ασθενείς, χωρίς προηγουμένως γνωστή στεφανιαία νόσο. Συλλέχθησαν εκτενή δεδομένα, μεταξύ των οποίων: δημογραφικά στοιχεία, ανθρωπομετρικές μετρήσεις, υπερηχοκαρδιογραφικές εξετάσεις και υπερηχογραφικοί δείκτες εκτίμησης σπλαγχνικής παχυσαρκίας και της κατάστασης των καρωτίδων και μηριαίων αρτηριών των ασθενών.Πραγματοποιήθηκαν βιοχημικές μετρήσεις και εκτιμήθηκε ποσοτικά η συγκέντρωση πλέοντων 60 πρωτεϊνών στον ορό των ασθενών χρησιμοποιώντας τη μέθοδο Luminex xMAP multiplex immunoassay.Πραγματοποιήθηκε περιγραφική και επαγωγική στατιστική ανάλυση για την εξαγωγή των πρώτων συμπερασμάτων. Παράλληλα, υλοποιήθηκαν αλγόριθμοι αναγνώρισης προτύπων, ώστε να χρησιμοποιηθούν για τη δόμηση μοντέλων πρόγνωσης της έκβασης του στεφανιογραφικού ελέγχου. Παρατηρήθηκαν στατιστικώς σημαντικές διαφορές σε κλασσικούς παράγοντες κινδύνου, όσο και καινοτόμα μετρούμενα χαρακτηριστικά. Τόσο τα επί μέρους όσο και τα συνδυαστικά μοντέλα επέδειξαν υψηλή προγνωστική ακρίβεια (σε πολλές περιπτώσεις 100%). Η παρούσα μελέτη έδειξε ότι είναι εφικτή η ακριβής πρόγνωση της έκβασης της στεφανιογραφίας με μέρος μόλις των συλλεχθέντων δεδομένων και χρήση ευφυών μεθοδολογιών αιχμής.