• English
    • العربية
  • English
  • تسجيل الدخول
  • جامعة قطر
  • مكتبة جامعة قطر
  •  الصفحة الرئيسية
  • الوحدات والمجموعات
عرض التسجيلة 
  •   مركز المجموعات الرقمية لجامعة قطر
  • المستودع الرقمي لجامعة قطر
  • أكاديمية
  • مساهمة أعضاء هيئة التدريس
  • كلية العلوم الصحية
  • العلوم الحيوية الطبية
  • عرض التسجيلة
  • مركز المجموعات الرقمية لجامعة قطر
  • المستودع الرقمي لجامعة قطر
  • أكاديمية
  • مساهمة أعضاء هيئة التدريس
  • كلية العلوم الصحية
  • العلوم الحيوية الطبية
  • عرض التسجيلة
  •      
  •  
    JavaScript is disabled for your browser. Some features of this site may not work without it.

    Identification of novel hypertension biomarkers using explainable AI and metabolomics

    Thumbnail
    عرض / فتح
    s11306-024-02182-3.pdf (2.814Mb)
    التاريخ
    2024
    المؤلف
    Sekaran, Karthik
    Zayed, Hatem
    البيانات الوصفية
    عرض كامل للتسجيلة
    الملخص
    Background: The global incidence of hypertension, a condition of elevated blood pressure, is rising alarmingly. According to the World Health Organization's Qatar Hypertension Profile for 2023, around 33% of adults are affected by hypertension. This is a significant public health concern that can lead to serious health complications if left untreated. Metabolic dysfunction is a primary cause of hypertension. By studying key biomarkers, we can discover new treatments to improve the lives of those with high blood pressure. Aims: This study aims to use explainable artificial intelligence (XAI) to interpret novel metabolite biosignatures linked to hypertension in Qatari Population. Methods: The study utilized liquid chromatography-mass spectrometry (LC/MS) method to profile metabolites from biosamples of Qatari nationals diagnosed with stage 1 hypertension (n = 224) and controls (n = 554). Metabolon platform was ysed for the annotation of raw metabolite data generated during the process. A comprehensive series of analytical procedures, including data trimming, imputation, undersampling, feature selection, and biomarker discovery through explainable AI (XAI) models, were meticulously executed to ensure the accuracy and reliability of the results. Results: Elevated Vanillylmandelic acid (VMA) levels are markedly associated with stage 1 hypertension compared to controls. Glycerophosphorylcholine (GPC), N-Stearoylsphingosine (d18:1/18:0)*, and glycine are critical metabolites for accurate hypertension prediction. The light gradient boosting model yielded superior results, underscoring the potential of our research in enhancing hypertension diagnosis and treatment. The model's classification metrics: accuracy (78.13%), precision (78.13%), recall (78.13%), F1-score (78.13%), and AUROC (83.88%) affirm its efficacy. SHapley Additive exPlanations (SHAP) further elucidate the metabolite markers, providing a deeper understanding of the disease's pathology. Conclusion: This study identified novel metabolite biomarkers for precise hypertension diagnosis using XAI, enhancing early detection and intervention in the Qatari population.
    DOI/handle
    http://dx.doi.org/10.1007/s11306-024-02182-3
    http://hdl.handle.net/10576/64478
    المجموعات
    • العلوم الحيوية الطبية [‎802‎ items ]

    entitlement


    مركز المجموعات الرقمية لجامعة قطر هو مكتبة رقمية تديرها مكتبة جامعة قطر بدعم من إدارة تقنية المعلومات

    اتصل بنا | ارسل ملاحظاتك
    اتصل بنا | ارسل ملاحظاتك | جامعة قطر

     

     

    الصفحة الرئيسية

    أرسل عملك التابع لجامعة قطر

    تصفح

    محتويات مركز المجموعات الرقمية
      الوحدات والمجموعات تاريخ النشر المؤلف العناوين الموضوع النوع اللغة الناشر
    هذه المجموعة
      تاريخ النشر المؤلف العناوين الموضوع النوع اللغة الناشر

    حسابي

    تسجيل الدخول

    إحصائيات

    عرض إحصائيات الاستخدام

    مركز المجموعات الرقمية لجامعة قطر هو مكتبة رقمية تديرها مكتبة جامعة قطر بدعم من إدارة تقنية المعلومات

    اتصل بنا | ارسل ملاحظاتك
    اتصل بنا | ارسل ملاحظاتك | جامعة قطر

     

     

    Video