Oskitz Ruiz Deza
Environ 30 % des patients atteints d'un cancer gastro-intestinal qui suivent une chimiothérapie à base de 5-fluorouracile (5-FU) subissent une toxicité sévère. Il existe actuellement une pénurie d'outils efficaces pour identifier les personnes à risque dans ce contexte. Cette étude vise à combler cette lacune en construisant un modèle prédictif utilisant un réseau bayésien, un modèle graphique probabiliste robuste connu pour ses prédictions interprétables. En utilisant un ensemble de données englobant 267 patients atteints d'un cancer gastro-intestinal, les données ont subi un prétraitement et ont été divisées en ensembles TRAIN et TEST dans un rapport de 80 %:20 %. L'importance des variables a été évaluée à l'aide de l'algorithme RandomForest, en utilisant le coefficient MeanDecreaseGini. Le modèle de réseau bayésien a été conçu à l'aide de la bibliothèque R bnlearn, en utilisant une validation croisée 10 fois sur l'ensemble TRAIN et en optimisant la structure du réseau avec la méthode aic-cg. Les performances du modèle ont été évaluées en termes de précision, de sensibilité et de spécificité, en utilisant une validation croisée sur l'ensemble TRAIN et une validation indépendante sur l'ensemble TEST. Le modèle a affiché des performances favorables, atteignant une précision moyenne de 0,85 (±0,05) et 0,80 sur les ensembles de données TRAIN et TEST, respectivement. La sensibilité et la spécificité étaient de 0,82 (±0,14) et 0,87 (±0,07) pour l'ensemble de données TRAIN, et de 0,71 et 0,83 pour l'ensemble de données TEST. Un outil convivial a été développé pour le déploiement clinique. Malgré certaines limitations, notre modèle de réseau bayésien a montré une forte capacité à prédire la probabilité d'une toxicité hématologique sévère chez les patients atteints de cancer gastro-intestinal subissant une chimiothérapie à base de 5-FU. Les recherches futures devraient se concentrer sur la validation du modèle en utilisant des cohortes de patients plus importantes et dans divers scénarios cliniques.
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