מחקרים

זיהוי פנוטיפים של שלפוחית ​​השתן לאחר פגיעה בחוט השדרה

החוקרים ביקשו להשתמש בלמידת מכונה כדי לזהות פנוטיפים רלוונטיים לשלפוחית ​​השתן לאחר פגיעה בחוט השדרה ולהעריך את הקשר שלהם לתסמיני שתן ואיכות חיים

חולים עם פגיעות בחוט השדרה (SCIs) חווים תסמיני שתן ואיכות חיים משתנים (QOL). במחקר שממצאיו פורסמו בכתב העת The Journal of Urology, החוקרים ביקשו להשתמש בלמידת מכונה כדי לזהות פנוטיפים רלוונטיים לשלפוחית ​​השתן לאחר SCI ולהעריך את הקשר שלהם לתסמיני שתן ו-QOL.

החוקרים השתמשו בנתונים ממרשם SCI של קבוצת Neurogenic Bladder Research. המשתנים הבסיסיים שנסקרו בעבר ונמצא שהם קשורים לתסמינים שלפוחית השתן/איכות החיים שולבו בסביבת הלמידה המכנית. המשתנים הבסיסיים שהוכחו בעבר כקשורים לסימפטומים של שלפוחית ​​השתן ו-QOL הוכנסו לסביבת למידת מכונה. נעשה שימוש בלמידה לא מפוקחת בגישת consensus clusteringי(k-prototypes) כדי לזהות 4 קלאסטרים של חולים. לאחר סקירה איכותית של הקלאסטרים, הוערכו 2 תוצאות מרכזיות: הציון הכולל של תסמיני שלפוחית השתן הנוירוגניות (Neurogenic Bladder Symptom Score - NBSS) ושאלון שביעות הרצון של NBSSי(QOL). החוקרים השוו שאלון שביעות הרצון של NBSS ו-NBSS בתחילת המחקר ולאחר שנה בין קלאסטרים באמצעות ניתוח של שונות ורגרסיה ליניארית.

מתוך 1,263 משתתפים שנכללו, 4 הקלאסטרים שזוהו וכונו "רוב נשי", "תפקוד גבוה, סיבוך SCI נמוך״, ״קודרופלגיה עם תחלואה במעיים/שלפוחית ​​השתן" ו"מבוגר יותר, סיבוך גבוה של  SCI״. תוצאות המחקר הדגימו הבדלים משמעותיים בציוני ה-NBSS, כאשר הקבוצה של רוב נשי התייצגה עם תסמיני שלפוחית ​​השתן גרועים יותר. לאחר שנה, התסמינים הכוללים של שלפוחית ​​השתן (NBSS Total) לא השתנו באופן משמעותי לפי הקלאסטר. עם זאת, ציון ה-QOL עבור קבוצת ״תפקוד גבוה, סיבוך SCI נמוך״ היה בעל שיפור רב יותר (β = -0.12, P = 0.005), בעוד שלקבוצת הנשים הייתה יותר הידרדרות (β = 0.09, P = .047).

לסיכום, תוצאות המחקר הדגימו את התועלת של למידת מכונה בחשיפת פנוטיפים רלוונטיים לשלפוחית ​​השתן בקרב חולי SCI. החוקרים סיכמו כי במחקרים עתידיים צריך לחקור אסטרטגיות ממוקדות מבוססות קלאסטרים כדי לשפר תוצאות הקשורות לשלפוחית ​​השתן ו-QOL ב-SCI.

מקור:

Welk B, Zhong T, Myers J, Stoffel J, Elliot S, Lenherr SM, et al. Identifying Bladder Phenotypes After Spinal Cord Injury With Unsupervised Machine Learning: A New Way to Examine Urinary Symptoms and Quality of Life. Journal of Urology [Internet]. 2024 Jul 1 [cited 2024 Aug 21];212(1):114–23. Available from: https://doi.org/10.1097/JU.0000000000003984

נושאים קשורים:  מחקרים,  שלפוחית השתן,  למידת מכונה,  איכות חיים,  פגיעה בחוט השדרה,  חלוקה לפנוטיפים
תגובות