Analysis of Microbiome for AP and CRC Discrimination

Autori: Mariachiara Arminio, Dario Carbonaro, Valentina Mazzi, Karol Calò, Rodrigo Paz, Facundo Del Pin, Diego Gallo, Umberto Morbiducci, Claudio Chiastra

Keywords

bileaflet valves; fluid–structure interaction; heart valve prosthesis; in silico medicine; mechanical aortic valves.

Summary

L’analisi dei dati sul microbioma è fondamentale per comprendere il ruolo delle comunità microbiche nella salute umana. Tuttavia, la disponibilità limitata di dati spesso ostacola il progresso della ricerca e la generazione di dati sintetici potrebbe rappresentare una soluzione promettente a questo problema. Il presente studio mira a esplorare l’uso dell’apprendimento automatico (ML) per arricchire un set di dati sbilanciato costituito dai conteggi delle unità tassonomiche operative (OTU) microbiche di 148 campioni, appartenenti a 61 pazienti. Nello specifico, 34 campioni provengono da 16 pazienti affetti da polipi adenomatosi (AP), mentre 114 campioni provengono da 46 pazienti affetti da tumore del colon-retto (CRC). La sintesi dei campioni di AP e CRC è stata condotta utilizzando la libreria Python Synthetic Data Vault, impiegando un sintetizzatore a copula gaussiana. Successivamente, la qualità dei dati sintetizzati è stata valutata utilizzando un modello di regressione logistica in parallelo con un algoritmo ottimizzato di macchina a vettori di supporto (kernel polinomiale). La qualità dei dati è considerata buona quando nessuno dei due algoritmi è in grado di distinguere tra dati reali e sintetici, mostrando valori bassi di accuratezza, punteggio F1 e precisione. Inoltre, sono stati impiegati ulteriori test statistici per confermare la somiglianza tra dati reali e sintetici. Dopo la validazione dei dati, è stata eseguita la propagazione della rilevanza a livelli (LRP) su un classificatore di deep learning per estrarre caratteristiche OTU significative dal set di dati generato, al fine di distinguere i pazienti affetti da CRC da quelli affetti da AP.

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