14、可解释人工神经网络助力静脉血栓栓塞复发风险预测

可解释人工神经网络助力静脉血栓栓塞复发风险预测

1. 引言

静脉血栓栓塞（VTE）是一种严重的疾病，腿部深静脉形成的血栓会阻碍静脉循环，约40%的病例中血栓会迁移至肺动脉，引发肺栓塞（PE）。PE在急性期死亡率为6%，一年后死亡率达20%，且初次发病后复发可能性高。尽管抗凝治疗有效，但仍有相当比例的患者会出现复发。因此，理解哪些患者亚组复发风险更高至关重要，我们的目标是识别与VTE复发相关的新型分子标志物，以深入了解疾病的病理生理学。

VTE复发是一种多因素疾病，遗传和非遗传因素共同影响个体复发风险。目前已确定的复发风险因素有限，如因子V Leiden突变会使风险增加约2倍，血浆D - 二聚体、因子VIII和C反应蛋白水平升高也与复发风险增加有关，但它们预测复发的能力仍有限，有必要寻找更多风险标志物。

血浆是发现VTE及其并发症新型生物标志物的理想来源，采血过程无创、快速且成本效益高，且血管内环境是疾病表现的部位。我们通过对913名VTE患者进行9.51年的随访，对其血浆样本中的234种蛋白质进行测量，并采用人工神经网络（ANN）策略，以识别有助于区分高复发风险和低复发风险患者的新型血浆蛋白。

2. 材料与方法

2.1 MARTHA研究

MARTHA人群由约2900名VTE患者组成，他们于1994年至2012年从法国马赛La Timone医院的血栓形成中心招募，且无慢性疾病和明确的遗传风险因素。其中913名患者进行了复发信息随访，162名在随访期间经历了复发事件。在随访开始前，采集了这些患者的血浆样本，并使用高亲和力珠阵列技术对376种针对234种蛋白质的抗体进行了测量。所选蛋白质与心血管特征相关或在凝血和纤溶级