Analysis of interactions between inflammatory and vasoregulatory pathways in chronic heart failure: application of logical analysis of data, a novel data-mining tool = Analysis of interactions between inflammatory and vasoregulatory pathways in chronic heart failure: application of logical analysis of data, a novel data-mining tool

Prohászka, Zoltán and Aladzsity, István and Cervenak, László and Füst, György and Gombos, Tímea and Makó, Veronika and Schaffer, Gyula and Szalai, Csaba and Szilágyi, Ágnes and Varga, Lilian Ágnes (2012) Analysis of interactions between inflammatory and vasoregulatory pathways in chronic heart failure: application of logical analysis of data, a novel data-mining tool = Analysis of interactions between inflammatory and vasoregulatory pathways in chronic heart failure: application of logical analysis of data, a novel data-mining tool. Project Report. OTKA.

Preview

PDF 72689_ZJ1.pdf Download (285kB) | Preview

Abstract

Pályázatunk keretein belül a következő feladatokat valósítottuk meg: 1, Klinikai vizsgálatokat tervezetünk és kiviteleztünk szívelégtelenségben, tüdőgyulladás eredetű szepszisben, preeclampsiában és colorectalis carcinomában szenvedő betegek bevonásával. Vizsgálataink során többféle biomarker, genetikai polimorfizmus és alap klinikai adat mérésére és rögzítésére került sor. Méréseink eredményeiről szakkcikkekben és doktori disszertációkban számoltink be, valamint egy szabadalom bejelentésére is sor kerül. A klinikai vizsgálatok során felépített adatbázisok képezték további elemzéseink és vizsgálataink alapját. 2, Az ELTE Operációkutatási Tanszék munkatársai által fejlesztett logikai adatanalízis algoritmus továbbfejlesztésére és valós adatokon történő kipróbálására került sor a szívelégtelenség adatbázis elemzésével. A futtatások eredményeit elemezve kiválasztottuk a legkedvezőbb predikciós jellemzőket mutató változó kombinációkat. Jellemző módon azt találtuk, hogy a leghatékonyabb prediktív kombinációk tartalmazzák az ismert klinikai prediktorokat (gyulladás, veseelégtelenség), azonban nem, vagy elvétve tartalamzzák az ezekkel kapcsolatos genetikai változékonyságot jelző polimorfizmusadatokat. 3, In vitro validálsái modellkísérleteket végeztünk az adatanalízissel megállapított prediktor kombinációk valós biológiai hatásainak elemzésére. Megállapítottuk, hogy önállóan, vagy kombinációban alkalmazva a kiváklasztott biomarkerek nem mutatnak kapcsolatot az endothel diszfunkció paramétereivel. | The following tasks were implemented within the framework of this project: 1, Clinical studies enrolling patients with chronic heart failure, pneumonia-associated sepsis, preeclampsia and colorectal cancer were planned and carried out. Several biomarkers, genetic markers and clinical data were measured or registered. Results of the project were published in multiple original artoicles in international peer-reviewed journals and formed the basis of PhD thesis and patent submission. In-depth statistical and mathematical analysis of study databases were also also done. 2, In collaboration with researchers at the ELTE Department of Operation research, amendement and testing of the logical analysis of data algorithm was done with real data. Analysing the results of the different runs variable patterns with good discriminating and predicting power were selected. Typically, the best marker combinations contained the well known clinical predictors in CHF, including markers of renal failure, infalmmation and vasoregulation. However, markers of genetic variability of these biomarkrs occured unlikely in the best patterns. 3, In validation experiments using endothelial cell cultures we aimed to show biological effects of the selected biomarker combinations. It was determined that the selected clinical biomarkers neither alone, nor in combination were able to induce endothelial disfunction.

Actions (login required)

Edit Item