ISSN Print 2713-2757
ISSN Online 2713-2765
Extreme Medicine
SCIENTIFIC AND PRACTICAL REVIEWED JOURNAL OF FMBA OF RUSSIA
Боковой амиотрофический склероз (БАС) – это нейродегенеративное заболевание со сложной патофизиологией, приводящее к неоднородному прогрессированию неврологических симптомов. Средняя продолжительность жизни с момента появления симптомов составляет около трех лет, однако некоторые люди живут с этим заболеванием десятилетиями. Долгосрочные функциональные клинические показатели прогрессирования заболевания, такие как обновленная шкала функциональной оценки БАС (ALSFRS-R), могут быть использованы лишь в качестве косвенных инструментов оценки прогноза; кроме того, они основаны на субъективных оценках повседневного функционирования пациентов, что создает сложности при построении моделей прогрессирования БАС.
Для моделирования возможных сочетанных симптомов при развитии нейродегенеративных заболеваний исследователи из Массачусетского технологического института (США) обратились к непараметрическим методам оценки неопределенности. Они использовали два байесовских непараметрических метода: регрессию гауссовского процесса и кластеризацию процесса Дирихле. Была обнаружена сильная нелинейность развития заболевания: в то время как модели прогрессирования согласовались между показателями различных шкал,
принадлежность к кластерам не совпадала; например, не у всех людей, имеющих общую модель снижения тонкой моторики, совпадала модель снижения дыхательной функции. Авторам также удалось выявить несколько моделей прогрессирования болезни Альцгеймера и болезни
Работа алгоритма количественной оценки прогрессирования БАС осложнена по причине неоднородного начала и характера распространения данного заболевания. Применение нового подхода поможет специалистам в области БАС отойти от популярных инструментов прогнозирования заболевания, основанных на линейных моделях.
Первоисточник:
Ramamoorthy, D., Severson, K., Ghosh, S. et al., Identifying patterns in amyotrophic lateral sclerosis progression from sparse longitudinal data., Nature Computational Science volume 2, pages605–616 (2022), № 2, стр. 605–616 (2022)/DOI: 10.1038/s43588-022-00299-w