Что может предсказывать диабет после трансплантации органов?

Посттрансплантационный сахарный диабет (PTDM) — одно из осложнений после пересадки солидных органов. Исследователи проверили, насколько методы машинного обучения способны оценивать вероятность его развития у разных групп реципиентов.

В анализ включили данные Scientific Registry of Transplant Recipients за 2002–2023 годы: 128 016 реципиентов печени, 360 562 реципиента почки, 45 505 реципиентов сердца и 36 260 реципиентов лёгких. Всего — более 570 тысяч человек.

Авторы сравнили логистическую регрессию и модели случайного леса. Для оценки качества использовали площадь под ROC-кривой, оценку Бриера, чувствительность и специфичность; для интерпретации вклада признаков — метод SHAP.

Частота PTDM была разной в зависимости от типа трансплантации: от 9,5% после трансплантации почки до 20,2% после трансплантации лёгких. Возраст и индекс массы тела оказались устойчивыми предикторами во всех моделях. Риск также чаще был выше при поддерживающей терапии преднизолоном и циклоспорином, тогда как применение микофенолата мофетила ассоциировалось с меньшим риском.

Важно, что такие связи не доказывают причинно-следственного эффекта лекарств. Модель случайного леса лишь умеренно превзошла логистическую регрессию: AUROC составил 0,62–0,63, а оценка Бриера — 0,124–0,156. SHAP-анализ показал нелинейные взаимодействия между признаками и подтвердил повышение риска с возрастом и у мужчин.

Работа помогает выделить характеристики, связанные с PTDM после трансплантации, однако полученные показатели пока не свидетельствуют о наличии готового инструмента для самостоятельного клинического использования.

Источник: Journal of the Endocrine Society

#диабет #трансплантация #посттрансплантационный_диабет #машинное_обучение