Predikcija pokušaja samoubistva pomoću algoritama nadgledanog mašinskog učenja

Abstract

Uvod: Samoubilačko ponašanje predstavlja četvrti najučestaliji uzrok smrtnosti mladih osoba. Trenutni alati za predviđanje pokušaja samoubistva baziraju se na subjektivnim upitnicima koji kvantifikuju stresne događaje tokom života. Određene genetičke varijante u genima serotoninskog sistema pokazuju asocijaciju sa pokušajem samoubistva i mogle bi predstavljati dragocene bio-markere ovog fenotipa. Cilj rada: U ovom radu ispitan je prediktivni potencijal odabranih genetičkih varijanti serotoninskog sistema koje su važne za sintezu (TPH2), transport (SLC6A4) i razgradnju (MAOA) serotonina. Metod rada: Naša studija je obuhvatila 392 osobe sa potvrđenom dijagnozom depresije, bipolarne depresije ili shizofrenije, od kojih je kod 172 zabeležen raniji pokušaj samoubistva. Na osnovu genotipa bolesnika i poznatih koeficijenata enzima, konstruisan je dinamički model serotoninske presinapse koji podrazumeva da varijante mogu uticati na količinu enzima u presinapsi i posledično količinu raspoloživog serotonina. Konstruisana su tri seta podataka za testiranje: set podataka sa brojem stresnih događaja, sa genotipom i sa modelom predviđenim količinama serotonina. Ovi podaci su korišćeni u nadgledanom mašinskom učenju radi predikcije pokušaja samoubistva. Rezultati: Najveću tačnost predikcije pokazali su set podataka sa stresnim događajima iz života bolesnika (prosečno 59,4%) i set podataka dobijenih iz modela (57,9%), dok je predikcija samo pomoću genotipa dala tačnost od 51%. Najbolji performans postignut je korišćenjem algoritama Decision Tree (70%), K-Nearest Neighbours (57%) i Logistic Regression (54%). Najveća ukupna tačnost predviđanja pokušaja samoubistva postignuta je implementacijom Decision Tree algoritma na setu podataka stresnih događaja (76%) i podacima dobijenim iz modela (71%). Zaključak: Dinamički model serotoninske presinapse se pokazao kao informativniji izvor podataka u odnosu na genotip bolesnika pri predikciji pokušaja samoubistva, a tačnost ove predikcije je uporediva sa predikcijom dobijenom iz standarda - stresnih događaja bolesnika. Naši rezultati ukazuju na činjenicu da bi dinamičko modelovanje serotoninske presinapse koje uzima u obzir genetičku varijabilnost bolesnika moglo doprineti rasvetljavanju predispozicije za pokušaj samoubistva kao protektivni ili faktor rizika.