Автоматизация вопросов о курице или яйце в ваших исследованиях

TL;DR Понимание причины и следствия между переменными в рандомизированных клинических испытаниях невозможно с помощью стандартных статистических методов.

Говоря простым языком, если вы хотите предсказать, у каких пациентов могут быть побочные эффекты в зависимости от возраста, это сложно. Может быть много переменных, которые вызывают неблагоприятные события, и трудно отделить эффекты лечения от эффектов других переменных.

В статье 2022 года Автоматический вывод о причинно-следственных связях в применении к рандомизированным контролируемым клиническим испытаниям предлагается новый автоматизированный метод интерпретации причинно-следственных связей в данных клинических испытаний.

Это замечательное исследование под руководством Джицин Ву, Марко де Брюйна, Виктора Х. Кельцера и Нанды Хоревег.

Их метод превосходит предыдущие алгоритмы. Результаты также согласуются с общепринятой биологической и клинической интерпретацией.

Шаг к лучшей стратификации и мониторингу безопасности

Их работа по точному исключению некаузальных переменных из клинических данных является ключевым шагом для обеспечения более точной стратификации пациентов и более активного подхода к мониторингу безопасности пациентов.

Чтобы понять важность этой работы, давайте вернемся к основам клинических испытаний и рассмотрим прогностические переменные.

Прогностические переменные и клинические исходы

Прогностические переменные — это факторы, которые используются для прогнозирования вероятного исхода. Эти переменные обычно используются в клинических испытаниях для определения ожидаемого клинического результата для отдельного пациента.

Примеры прогностических переменных включают возраст, пол, тяжесть состояния, сопутствующие заболевания, результаты лабораторных исследований, а также генетические результаты и биомаркеры.

Прогностические переменные в клинических испытаниях помогают исследователям выявлять пациентов, которые с большей вероятностью реагируют на определенные виды лечения, или предсказывать, у каких пациентов могут возникнуть побочные эффекты.

Стандартная статистика показывает ассоциации, а не причинно-следственные связи

Стандартные статистические методы могут предоставить данные об связях между переменными, но сами по себе они не могут определить причинно-следственную связь.

Как отмечают авторы, исследование прогностических переменных исхода пациента в гипотетической причинно-следственной связи невозможно с использованием стандартных статистических методов.

Для определения причинно-следственной связи требуются специальные методы, учитывающие смешанные переменные и устанавливающие отношения между интересующими переменными на временной шкале. Или — вы можете использовать априорные знания биологии человека и вмешательства, чтобы установить причинно-следственную связь.

Рандомизированные контролируемые испытания являются золотым стандартом для установления причинно-следственной связи в медицинских исследованиях, потому что они включают случайное распределение участников либо в группу лечения, либо в контрольную группу, что помогает контролировать смешанные переменные, которые могут повлиять на результат исследования.

Однако даже в рандомизированных контролируемых исследованиях может быть трудно установить причинно-следственную связь, поскольку может быть много переменных, влияющих на результат исследования, и может быть трудно отделить эффекты лечения от эффектов других переменных на результат исследования. линия времени изучения.

Причинно-следственные связи между переменными в клиническом исследовании

Предлагаемый подход использует комбинацию алгоритмов машинного обучения и методов причинно-следственного вывода для автоматического определения причинно-следственных связей между переменными в исследовании. Метод основан на предположении, что если две переменные связаны причинно-следственной связью, то лечение должно оказывать прямое влияние на результат, и этот эффект должен быть опосредован переменной, представляющей причинно-следственную связь.

Авторы демонстрируют эффективность своего подхода на смоделированном наборе данных клинических испытаний и показывают, что он может точно идентифицировать причинно-следственные связи между переменными.

Предлагаемый подход потенциально может быть использован для повышения эффективности и точности клинических испытаний за счет определения наиболее важных переменных для измерения и анализа, а также за счет отделения эффектов лечения от эффектов других переменных.

Структура машинного обучения для выявления причинно-следственных связей

Invariant Causal Prediction (ICP) — это платформа для машинного обучения, предназначенная для выявления причинно-следственных связей между переменными в сложных системах. Цель ICP состоит в том, чтобы обнаружить причинно-следственные связи, которые являются инвариантными, что означает, что они остаются верными независимо от конкретного контекста или среды, в которой они наблюдаются.

Структура ICP использует комбинацию двух ключевых методов: выбор инвариантных признаков и обнаружение причин. Выбор инвариантных признаков включает в себя идентификацию признаков или переменных, которые, скорее всего, будут инвариантными в различных контекстах, в то время как обнаружение причинно-следственных связей включает в себя выявление причинно-следственных связей между этими признаками.

ICP можно использовать для выявления причинных факторов, которые приводят к прогрессированию заболевания у пациентов в клинических испытаниях.

ICP выглядит как мощный инструмент для выявления причинно-следственных связей в сложных системах, таких как клинические испытания.

Авторы показывают, что автоматический вывод причинно-следственных связей работает

Авторы предлагают новый автоматизированный метод причинно-следственного вывода (AutoCI), основанный на структуре инвариантного причинно-следственного прогнозирования (ICP) для причинно-следственной повторной интерпретации данных клинических испытаний.

По сравнению с ICP они показывают, что предложенный AutoCI позволяет нам эффективно определять причинные переменные с четкой дифференциацией в двух реальных РКИ пациентов с раком эндометрия со зрелым исходом и обширными патологическими и молекулярными данными.

Результаты впечатляют, потому что они показывают, что мы можем исключить влияние некаузальных переменных в эффективной вычислительной модели.

Это достигается за счет подавления причинной вероятности непричинных переменных с большим отрывом. В исследованиях абляции они также продемонстрировали, что определение причинно-следственной вероятности с помощью AutoCI остается согласованным при наличии вмешивающихся факторов. В заключение, эти результаты подтверждают надежность и применимость AutoCI для будущих приложений в реальном клиническом анализе.

Краткое содержание

Автоматизированный метод вывода о причинно-следственных связях (AutoCI) — это впечатляющая работа, которая обещает повысить эффективность и безопасность испытаний лекарств.

AutoCI — это новый автоматический инструмент для анализа клинических данных, позволяющий исследовать причинно-следственную связь между переменными пациента с новой точки зрения.

Их работа является ключевым шагом к более точной стратификации пациентов и более активному подходу к мониторингу безопасности пациентов.