DESCOBERTA DE BIOMARCADOR PREDITIVO HABILITADA POR APRENDIZADO DE MÁQUINA E ESTRATIFICAÇÃO DE PACIENTES USANDO DADOS DE TRATAMENTO PADRÃO

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Abstract

DESCOBERTA DE BIOMARCADOR PREDITIVO HABILITADA POR APRENDIZADO DE MÁQUINA E ESTRATIFICAÇÃO DE PACIENTES USANDO DADOS DE TRATAMENTO PADRÃO. A presente divulgação refere-se em geral à descoberta de biomarcadores e à estratificação de pacientes e, mais especificamente, a técnicas de aprendizado de máquina para descobrir biomarcadores relevantes usando dados coletados como parte do tratamento padrão (SoC), que podem ser usados para identificar uma população de pacientes relevante para uma terapêutica com um mecanismo de ação (MoA) conhecido. Um método exemplar para prever a atividade de um analito molecular de um paciente compreende: treinar um primeiro módulo de um modelo de aprendizado de máquina com base em uma pluralidade de imagens médicas de uma primeira coorte; treinar um segundo módulo do modelo de aprendizado de máquina com base em um ou mais conjuntos de dados de analito molecular obtidos de uma segunda coorte; receber uma imagem médica do paciente; e prever, usando o primeiro e o segundo módulos treinados do modelo de aprendizado de máquina, a atividade do analito molecular a partir da imagem médica do paciente.