Een dynamisch Bayesiaans netwerkmodel voor de simulatie van de ziektevoortgang bij patiënten met amyotrofische laterale sclerose
28-09-2017
Samenvatting
Achtergrond. Amyotrofische laterale sclerose (ALS) is een progressieve neurodegeneratieve ziekte die voornamelijk de bovenste en onderste motorneuronen in de hersenen en het ruggenmerg aantast. De heterogeniteit van de klinische voortgang van ALS en van de uiteindelijke overlevingsduur, gekoppeld aan de zeldzaamheid van deze ziekte, maakt van het voorspellen van de ziekteresultaten op het niveau van de individuele patiënt een hele uitdaging. Tegelijk weet men al jaren dat de stratificatie van ALS-patiënten een zaak van groot belang is voor de klinische praktijk, onderzoek en de ontwikkeling van geneesmiddelen.
Methodes. In dit werk presenteren we een Dynamisch Bayesiaans Netwerk (DBN) model van ALS-voortgang om probabilistische verhoudingen te detecteren bij variabelen die deel uitmaken van de Pooled Resource Open-Access ALS Clinical Trials Database (PRO-ACT, vrij toegankelijke gegevensbank van samengebrachte bronnen van klinische tests voor ALS), die verslagen van meer dan 10.700 patiënten uit verschillende klinische tests en meer dan 2.869.973 longitudinaal verzamelde gegevensmetingen bevat.
Resultaten. Ons model ontrafelt nieuwe afhankelijkheidsverhoudingen tussen klinische variabelen in relatie tot ALS-voortgang, zoals de invloed van basofieltelling en creatinekinase op respectievelijk de klinische status van patiënten en de functionele toestand van de ademhaling. Bovendien leverde het een indicatie van de temporale evolutie van ALS, in termen van de meest waarschijnlijke ziektetrajecten in de loop der tijd op het niveau van zowel de patiëntenpopulatie als de individuele patiënt.
Conclusies. De risicofactoren die werden geïdentificeerd door ons DBN-model zouden een stratificatie van patiënten mogelijk kunnen maken gebaseerd op de snelheid van de ziektevoortgang en een gevoeligheidsanalyse op deze laatste in respons op veranderingen qua invoervariabelen, d.w.z. variabelen die werden gemeten op het moment van de diagnose.
Vertaling: Bart De Becker
Bron: PeerJ
