一种用于肾移植中 HLA 相容性网络的潜空间模型
机器学习
2022-11-07 v1 定量方法
应用统计
摘要
肾移植是终末期肾病患者的首选治疗方法。成功的肾移植仍会随时间失败，称为移植物失败；然而，移植物失败时间（即移植物存活时间）在不同受者之间可能存在显著差异。影响移植物存活时间的一个重要生物学因素是供者与受者的人类白细胞抗原（HLA）之间的相容性。我们提出使用网络对 HLA 相容性进行建模，其中节点表示供者与受者的不同 HLA，边权表示 HLA 之间的相容性，可为 positive 或 negative。该网络为间接观测，因为边权是根据移植结果估计而非直接观测的。我们针对此类间接观测的带权有符号网络提出了一种潜空间模型。我们证明，我们的潜空间模型不仅能更准确地估计 HLA 相容性，还可纳入生存分析模型，以提升预测移植物存活时间这一下游任务的准确性。
引用
@article{arxiv.2211.02234,
title = {A Latent Space Model for HLA Compatibility Networks in Kidney Transplantation},
author = {Zhipeng Huang and Kevin S. Xu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2211.02234},
year = {2022}
}
备注
This work has been accepted to BIBM 2022