抗ウイルス薬および抗レトロウイルス薬ジャーナル
オープンアクセス

概要

レビュー分析と教師あり分類モデルに基づく抗レトロウイルス療法に対する免疫学的非反応性の定義方法

王暁東、彭暁青

背景:免疫学的非反応 (INR) はエイズ疾患の進行を加速させ、HIV-1 感染者の治療に深刻な困難をもたらしました。現在の INR の定義には信頼できるコンセンサスが欠けており、INR の診断、治療、科学的研究に影響を及ぼしていました。

方法:オープンソースの INR 関連文献を体系的に分析し、視覚化技術と機械学習分類モデルを使用して、INR を定義する機能、モデル、基準を提案しました。

結果: INR の定義に関するコンセンサスをまとめました。INR を定義する特徴の中で、CD4+ T 細胞の絶対数と ART 時間が INR を定義するのに最適な特徴でした。教師あり学習分類モデルは INR の定義において高い精度を示し、サポート ベクター マシン (SVM) は一般的に使用される教師あり分類学習モデルの中で最も高い精度を示しました。教師あり学習モデルと視覚化技術に基づいて、INR の定義に関するコンセンサスを得るのに役立ついくつかの基準を提案しました。

結論:この研究は、INR を定義するためのコンセンサス、特徴、モデル、基準を提供しました。