Allostatik yuk (allostatic load, AL) uzoq muddatli moslashuv va stress jarayonlari bilan bog‘liq fiziologik buzilishlarni bitta organ yoki bitta laborator ko‘rsatkich o‘rniga bir nechta biologik tizim orqali birgalikda ifodalashga qaratilgan murakkab o‘lchash yondashuvidir. Ushbu tadqiqot klinik psixiatrik buzilishi bo‘lmagan 85 nafar yosh kattada psixometrik tarzda aniqlangan shizotipal xususiyatlar (Positive Schizotypy Factor Group, PSF), siklotimik xususiyatlar (Cyclothymia Factor Group, CF) va nazorat guruhi (CG) o‘rtasidagi 21 biomarkerlik allostatik yuk naqshlarini Random Forest va SHapley Additive exPlanations (SHAP) yordamida o‘rgangan. Mashinaviy o‘rganishning asosiy maqsadi klinik tashxis yaratish emas, balki qaysi biomarkerlar guruhlarni ajratishga ko‘proq hissa qo‘shishini tadqiqotga yo‘naltirilgan tarzda tartiblashdir.
Namuna 18–25 yosh oralig‘idagi 710 nafar sog‘lom universitet talabasisidan boshlangan skrining jarayoni yakunida shakllantirilgan. Yakuniy tahlilda 30 PSF, 25 CF va 30 nazorat ishtirokchisi mavjud. Biomarker paneli antropometrik, yurak-qon tomir, glyukoza metabolizmi, immun, lipid metabolizmi, neyroendokrin, oksidativ va renal tizimlarni qamrab oladi. Guruhlar o‘rtasida tizim darajasidagi ahamiyatli farq faqat oksidativ tizim uchun qayd etilgan (p=0.014). SHAP tahlillarida siydik kislotasi turli taqqoslashlarda qayta-qayta yuqori o‘rinlarda turgan va ayniqsa PSF–CF ajratilishida eng ta’sirli xususiyat bo‘lgan.
PSF bilan CFni ajratish uchun SHAP orqali tanlangan Top-10 panel leave-one-subject-out tekshiruvida %63.6 aniqlik va 0.625 AUC bergan. Biroq AUCning %95 ishonch oralig‘i 0.469–0.768 bo‘lib, 200 ta yorliq permutatsiyasi bilan o‘tkazilgan testda p=0.055 topilgan. Bundan tashqari, xususiyat tanlash va panelni baholash bir xil kohortda amalga oshirilgan va mustaqil tashqi validatsiya o‘tkazilmagan. Shu sababli natijalar shizofreniya yoki bipolyar buzilish tashxisi, klinik skrining yoki individual xavfni bashorat qilish sifatida emas, balki klinik bo‘lmagan shaxsiy xususiyatlar bilan bog‘liq fiziologik naqshlar uchun gipoteza yaratuvchi biomarker tadqiqoti sifatida baholanishi kerak.
Tadqiqotning asosiy ilmiy muammosi
Shizotipal xususiyatlar noodatiy perceptiv tajribalar, kognitiv-perseptiv farqlar va shaxslararo funksiyalardagi ayrim variatsiyalar bilan bog‘liq o‘lchovli xususiyatlardir. Siklotimik xususiyatlar esa kayfiyat, energiya va faollikdagi tebranishlar bilan bog‘liq temperament xususiyatlarini ifodalaydi. Ushbu tadqiqotdagi ishtirokchilar shizofreniya yoki bipolyar buzilish tashxisi qo‘yilgan bemorlar emas. Tadqiqotchilar psixometrik shkalalar orqali aniqlangan subklinik xususiyatlar ko‘p fiziologik tizimlarda o‘lchanadigan naqshlar bilan birga o‘zgaradimi-yo‘qmi degan savolni o‘rgangan.
Ilmiy savol bitta “kasallik biomarkeri”ni topish emas. Tadqiqotning mantiqi yurak-qon tomir, metabolik, neyroendokrin, renal, oksidativ va immun tizimlardan keladigan ko‘plab o‘zgaruvchilarni birgalikda ko‘rib chiqish alohida ko‘rsatkichlarga qaraganda izohlovchi fiziologik profil bera oladimi degan masalani tekshirishdir.
Allostatik Yuk Nima va Ushbu Tadqiqotda Qanday Hisoblangan?
Allostatik yuk bir nechta fiziologik tizimdagi xavf yo‘nalishidagi biomarker qiymatlarini murakkab bitta ballga yig‘ish orqali ko‘p tizimli fiziologik buzilishni ifodalashga harakat qiladigan o‘lchovdir; ushbu tadqiqotda 21 biomarkerning har biri xavf yo‘nalishidagi yuqori yoki quyi kvartilda joylashishiga qarab 0 yoki 1 ball bilan baholangan va ballar 0–21 oralig‘idagi umumiy AL indeksini hosil qilish uchun jamlangan.
Manbada tenglama shaklida chop etilmagan bo‘lsa-da, usulning matematik mantiqini quyidagicha ifodalash mumkin:
\[ AL=\sum_{j=1}^{21} I_j \]
Bu yerda \(I_j\), j-chi biomarker uchun ikkilik xavf ko‘rsatkichidir. Manba usuliga ko‘ra, tegishli ko‘rsatkich sog‘liq xavfi yuqori qiymatlar bilan bog‘liq bo‘lsa yuqori kvartil, past qiymatlar bilan bog‘liq bo‘lsa quyi kvartil xavf yo‘nalishi sifatida ishlatiladi. Xavf kvartilida joylashgan ko‘rsatkich 1, aks holda 0 ball oladi. Shunday qilib, yuqori umumiy AL bali ko‘proq ko‘p-tizimli fiziologik buzilish sifatida talqin qilinadi.
21 biomarker qaysi fiziologik tizimlarni ifodalaydi?
| Fiziologik tizim | Biomarkerlar |
|---|---|
| Antropometrik | Tana massasi indeksi (BMI) |
| Yurak-qon tomir | Sistolik qon bosimi, diastolik qon bosimi, yurak urish tezligi |
| Glyukoza metabolizmi | Glyukoza, HbA1c |
| Immun tizim | C-reaktiv oqsil (CRP), interleykin-6 (IL-6), interleykin-12 (IL-12), albumin |
| Lipid metabolizmi | Umumiy xolesterin, HDL, LDL, triglitserid, umumiy oqsil |
| Neyroendokrin | Kortizol, qalqonsimon bezni stimullovchi gormon (TSH) |
| Oksidativ tizim | Siydik kislotasi, transferrin |
| Renal tizim | Kreatinin, taxminiy glomerulyar filtratsiya tezligi (eGFR) |
Ushbu paneldagi ko‘rsatkichlar shizofreniya yoki bipolyar buzilishga xos tashxis testlari sifatida tanlanmagan. Manbaning maqsadi allostatik yuk adabiyotida keng ifodalangan fiziologik tizimlarni birgalikda baholashdir.
Ishtirokchilar qanday tanlangan?
| Bosqich | Ishtirokchilar soni |
|---|---|
| Dastlabki sog‘lom universitet talabalari havzasi | 710 |
| Dastlabki kiritish mezonlariga mos kelgan | 182 |
| Chiqarib tashlash mezonlaridan keyin qolgan | 87 |
| Yuzma-yuz suhbatda o‘tkir ruhiy buzilish sababli qo‘shimcha chiqarilgan | 2 |
| Yakuniy analitik namuna | 85 |
| Positive Schizotypy Factor Group (PSF) | 30 |
| Cyclothymia Factor Group (CF) | 25 |
| Control Group (CG) | 30 |
Dastlabki havza University of Szegedda tahsil olayotgan 18–25 yoshli talabalardan iborat bo‘lgan. Ishtirokchilarda universitetning dastlabki ikki yilida tashxis qo‘yilgan ruhiy buzilish bo‘lmasligi asosiy mezon bo‘lgan. Hozirgi yoki o‘tmishdagi psixiatrik buzilish, moddalarni suiiste’mol qilish, nevrologik holatlar, hushdan ketishga olib kelgan bosh jarohati va neyrokognitiv funksiyaga ta’sir qilishi mumkin bo‘lgan tibbiy holatlar chiqarib tashlash doirasiga kiritilgan.
Psixometrik guruhlar qanday tuzilgan?
Shizotipal xususiyatlarni baholashda 43 bandli qisqartirilgan vengrcha Oxford-Liverpool Inventory of Feelings and Experiences (O-LIFE), delusional fikrlashga moyillik uchun Peters Delusions Inventory (PDI), affektiv temperament uchun TEMPS-A va bipolyar spektr skriningi uchun Mood Disorder Questionnaire ishlatilgan. Hozirgi va umr davomida bo‘lgan psixiatrik buzilishlarni baholashda tuzilmaviy DSM suhbati ishlatilgan.
Manba PSF guruhini O-LIFE ≥5, PDI-21 >10 va TEMPS-A Cyclothymia <12 qiymatlari bilan belgilaydi. CF guruhi uchun O-LIFE <6 va TEMPS-A Cyclothymia =11 mezonlari ko‘rsatilgan. Nazorat guruhida psixopatologik og‘ish qayd etilmagan. Ushbu chegaralar mazkur tadqiqotdagi trait guruhlarini yaratadi; klinik kasallik tashxisi degani emas.
Random Forest va SHAP Ushbu Tadqiqotda Nima Uchun Ishlatilgan?
Random Forest va SHAP ushbu tadqiqotda klinik tashxis yaratishdan ko‘ra, 21 biomarkerning PSF, CF va nazorat guruhlari o‘rtasidagi ajratishlarga nisbiy hissasini tadqiqotga yo‘naltirilgan tarzda tartiblash uchun ishlatilgan; Random Forest chiziqli bo‘lmagan sinf chegaralarini o‘rganadi, SHAP esa har bir biomarkerning model chiqishiga hissasini talqin qilish mumkin bo‘lgan feature-importance o‘lchoviga aylantiradi.
Uchta ikkilik Random Forest modeli
Tadqiqotchilar bitta uch-sinfli model o‘rniga uchta alohida ikkilik taqqoslash tuzgan:
- Nazorat guruhi bilan CF guruhini ajratish.
- Nazorat guruhi bilan PSF guruhini ajratish.
- PSF guruhi bilan CF guruhini ajratish.
Bu yondashuvning maqsadi har bir sinf chegarasida qaysi biomarkerlar oldinga chiqishini osonroq talqin qilishdir. Random Forest bootstrap namunalaridan ko‘plab qaror daraxtlarini yaratgan; har bir bo‘linishda xususiyatlarning tasodifiy kichik to‘plamini baholagan va yakuniy qarorni ko‘pchilik ovozi bilan bergan.
Modelni oldindan qayta ishlash va giperparametr yondashuvi
Manba kuzatuvlar to‘liq ekanini va qo‘shimcha ma’lumotlarni oldindan qayta ishlash zarur bo‘lmaganini bildiradi. 21 biomarker orasidagi kovariatsiya tuzilmasi modelni o‘qitishdan oldin tekshirilgan va r>0.8 darajasida kuchli korrelyatsiya topilmagani qayd etilgan. Guruh kattaliklari 25–30 oralig‘ida bo‘lgani sababli oversampling, undersampling yoki sinf og‘irligi ishlatilmagan.
Random Forestning standart giperparametrlari ishlatilgan. Kichik namunada xuddi shu ma’lumotlar ustida giperparametr tanlash feature-importance natijalarini haddan tashqari optimistik qilishini kamaytirish uchun tuning qilinmagan. Manbaga ko‘ra 21 xususiyat bo‘lgani sababli har bir qaror daraxti bo‘linishida taxminan 4–5 xususiyat nomzod sifatida baholangan.
LOSO validatsiyasi nima qiladi?
Leave-one-subject-out (LOSO) cross-validation har bir bosqichda bitta ishtirokchini test uchun ajratib, qolgan barcha ishtirokchilarda modelni o‘qitib, jarayonni barcha ishtirokchilar uchun takrorlaydigan validatsiya usulidir. Kichik ma’lumot to‘plamlarida o‘qitish uchun mumkin qadar ko‘p ishtirokchini saqlab qolgan holda test kuzatuvini treningdan alohida tutishga imkon beradi.
Qisqartirilgan panel natijalari uchun LOSO jarayoni har bir ishtirokchiga 400 ta Random Forestni qayta o‘qitish bilan takrorlangan. Ishlash ishonch oraliqlari 2000 ta qatlamlangan bootstrap qayta namunalash orqali qayd etilgan.
SHAP qiymatlari qanday talqin qilinishi kerak?
SHAP qiymati biomarker muayyan model chiqishini qaysi yo‘nalishda va qay darajada siljitishini tushuntiradi. Katta mutlaq SHAP qiymati modelning sinf qarorida o‘sha xususiyat ko‘proq ta’sir ko‘rsatishini bildiradi. Biroq yuqori SHAP qiymati biomarker kasallikka sabab bo‘lishini, biologik jihatdan eng muhim mexanizm ekanini yoki klinik tashxis uchun o‘zi yetarli ekanini bildirmaydi.
SHAP belgisi ham biologik jihatdan “yaxshi” yoki “yomon” degani emas. Belgi modelda qaysi sinf maqsad sifatida kodlanganiga qarab muayyan sinf yo‘nalishidagi hissani ifodalaydi.
SHAP usulida manba ichidagi hisobot farqi
Manbaning usul bo‘limidagi bir izoh asosiy SHAP tahlili barcha LOSO sinovlari va barcha ishtirokchilar bo‘yicha jamlanganini hamda faqat to‘g‘ri tasniflangan holatlar bilan o‘tkazilgan tahlil sezgirlik testi ekanini bildiradi. Darhol keyingi paragraf esa feature-importance hisobida barqaror bashorat qilingan shaxslar saqlanganini va muvaffaqiyatsiz bashoratlar chiqarib tashlanganini yozadi. Cheklovlar bo‘limi yana barcha ishtirokchilar asosiy tahlilga kiritilganini aytgani sababli Verianla bu yondashuvni asosiy usul sifatida saqlaydi, boshqa paragrafni esa manba ichidagi metodologik nomuvofiqlik sifatida qayd etadi.
Bu Model Shizofreniya yoki Bipolyar Buzilish Tashxisini Qo‘yadimi?
Yo‘q. Tadqiqotdagi PSF va CF sinflari klinik shizofreniya yoki bipolyar buzilish tashxislari emas, balki ruhiy buzilishi bo‘lmagan yosh kattalarda psixometrik shkalalar asosida tuzilgan shizotipal va siklotimik xususiyat guruhlaridir; model aniqligi bu trait guruhlarini ayni kohort ichida ajratish ko‘rsatkichidir va klinik diagnostik aniqlik sifatida ishlatib bo‘lmaydi.
Manba 4–6-rasmlarning ayrim sarlavha va izohlarida qisqacha “schizophrenia” va “bipolar disorder” terminlarini ishlatgan. Biroq tadqiqot dizayni va usul bo‘limi guruhlarni aniq PSF va CF trait guruhlari sifatida belgilaydi. Shu sababli Verianla klinik buzilish yorlig‘i o‘rniga tadqiqotning haqiqiy ontologik darajasini, ya’ni shizotipal va siklotimik xususiyatlarni ishlatadi.
Tadqiqot Usuli va Natijalari
Tizim darajasidagi allostatik yuk farqlari
| Tizim | p qiymati | Manbada qayd etilgan holat |
|---|---|---|
| Oksidativ tizim | 0.014 | Ahamiyatli guruh farqi |
| Antropometrik tizim | 0.5 | Ahamiyatli farq qayd etilmagan |
| Yurak-qon tomir tizimi | 0.6 | Ahamiyatli farq qayd etilmagan |
| Glyukoza metabolizmi | 0.7 | Ahamiyatli farq qayd etilmagan |
| Immun tizim | 0.8 | Ahamiyatli farq qayd etilmagan |
| Lipid metabolizmi | 0.5 | Ahamiyatli farq qayd etilmagan |
| Neyroendokrin tizim | 0.4 | Ahamiyatli farq qayd etilmagan |
| Renal tizim | 0.4 | Ahamiyatli farq qayd etilmagan |
Tizim darajasida faqat oksidativ tizim p=0.014 bilan farqlangan. Bu topilma yolg‘iz o‘zi qaysi oksidativ ko‘rsatkich sababiy rol o‘ynashini ko‘rsatmaydi; keyingi SHAP tahlillarida siydik kislotasining tez-tez yuqori o‘rinlarda chiqishi oksidativ tizim natijasi bilan modelga asoslangan feature-importance natijasi bir biologik sohaga ishora qiladigan yaqinlashuv sifatida ko‘rilishi mumkin.
3-rasm: biomarker korrelyatsiyalarining yo‘nalishi
Manbadagi 3-rasm 21 biomarker bilan PSF va CF guruhiga mansublik o‘rtasidagi Spearman korrelyatsiyalarining issiqlik xaritasidir. PSF uchun diastolik qon bosimi va siydik kislotasi kuchliroq musbat aloqalarni ko‘rsatgan bo‘lsa, glyukoza va eGFR kuchliroq manfiy aloqalarni ko‘rsatgan. CF guruhida naqshning muhim qismi teskari yo‘nalishda: glyukoza va eGFR ko‘proq musbat, diastolik bosim va siydik kislotasi esa ko‘proq manfiy yo‘nalishda bog‘langan.
Kortizol ham ikki trait guruhi orasida qarama-qarshi yo‘nalishdagi bog‘lanish namunasini ko‘rsatgan: CF bilan manfiy, PSF bilan musbat; LDL esa buning teskarisiga yaqin naqsh ko‘rsatgan. Ushbu korrelyatsiyalar biomarkerlar trait shakllanishiga sabab bo‘lishini isbotlamaydi; faqat ayni namunadagi birgalikdagi o‘zgarish tuzilmasini ko‘rsatadi.
Qaysi biomarkerlar SHAP tahlilida ajralib chiqdi?
| Taqqoslash | Eng kuchli/ajralib chiqqan biomarkerlar | Manba hisobot izohi |
|---|---|---|
| CG ↔ CF | Kreatinin; siydik kislotasi; diastolik qon bosimi; LDL; shuningdek Figure 4da HbA1c va yurak urish tezligi yuqori o‘rinlarda ko‘rsatilgan | Asosiy matn bilan Figure 4 izohidagi “eng kuchli” ro‘yxat to‘liq bir xil emas; shu sababli bitta qat’iy top-5 ro‘yxat majburan belgilangan emas. |
| CG ↔ PSF | Yurak urish tezligi; TSH; glyukoza; siydik kislotasi; Figure 5da HbA1c ham yuqori o‘rinlarda | Yurak urish tezligi manbada eng ta’sirli xususiyat sifatida ta’riflangan. |
| PSF ↔ CF | Siydik kislotasi; kortizol; glyukoza; kreatinin; triglitserid | Siydik kislotasi bevosita ikki trait guruhini ajratishda eng ta’sirli xususiyat sifatida qayd etilgan. |
Nega siydik kislotasi markaziy natija?
Siydik kislotasi ham korrelyatsiya tahlillarida, ham bir nechta SHAP taqqoslashlarida takroran ajralib chiqqan. Manba mualliflari bu naqshni oksidativ stress va purinergik jarayonlar bilan bog‘liq ehtimoliy umumiy biologik komponent sifatida muhokama qiladi. Biroq mavjud tadqiqot siydik kislotasi shizotipal yoki siklotimik xususiyatlarni hosil qilishini, o‘zi trait guruhini aniqlay olishini yoki klinik kasallik biomarkeri ekanini ko‘rsatmaydi.
Random Forest tasniflash natijalari
| Model | Accuracy | AUC | Sensitivity | Specificity | F1 |
|---|---|---|---|---|---|
| CG vs CF — 21 biomarker | 0.382 [0.255–0.491] | 0.339 [0.197–0.488] | 0.200 [0.040–0.360] | 0.533 [0.367–0.700] | 0.277 [0.051–0.383] |
| CG vs PSF — 21 biomarker | 0.433 [0.317–0.550] | 0.390 [0.254–0.534] | 0.367 [0.200–0.533] | 0.500 [0.333–0.700] | 0.393 [0.235–0.533] |
| PSF vs CF — 21 biomarker | 0.582 [0.455–0.709] | 0.557 [0.396–0.707] | 0.560 [0.360–0.760] | 0.600 [0.433–0.767] | 0.549 [0.383–0.691] |
| PSF vs CF — Top-10 SHAP panel | 0.636 [0.509–0.764] | 0.625 [0.469–0.768] | 0.560 [0.360–0.760] | 0.700 [0.533–0.867] | 0.583 [0.471–0.735] |
| PSF vs CF — Top-6 SHAP panel | 0.582 [0.455–0.709] | 0.608 [0.456–0.751] | 0.560 [0.360–0.760] | 0.600 [0.433–0.767] | 0.549 [0.391–0.691] |
Nazorat guruhini CF yoki PSFdan ajratadigan 21-biomarker modellar kuchli tasniflash ishlashini ko‘rsatmagan. Tadqiqot maqsadi ham bu modellarni klinik classifier sifatida joriy qilish emas. Ko‘proq qiziqarli natija PSF–CF ajratilishidagi qisqartirilgan Top-10 panelidir; biroq bunda ham AUC 0.625 bo‘lib, ishonch oralig‘i 0.5 darajasini qamrab oladi.
Top-10 Biomarker Paneli Klinik Foydalanish Uchun Tasdiqlanganmi?
Yo‘q. Top-10 panel ayni kohortda tanlangan va baholangan, mustaqil validatsiya namunasi ishlatilmagan va yorliq-permutatsiya testida bir tomonlama p=0.055 topilgan; shu sababli %63.6 aniqlik klinik skrining yoki tashxis ishlashi sifatida emas, balki mustaqil kohortda sinovdan o‘tkazilishi kerak bo‘lgan tadqiqotga yo‘naltirilgan ichki-namuna natijasi sifatida talqin qilinishi kerak.
Yorliq permutatsiya testi
| Statistika | Qiymat |
|---|---|
| Yorliq permutatsiyalari soni | 200 |
| Kuzatilgan subject-level accuracy | 0.636 |
| Null taqsimot o‘rtachasi | 0.487 |
| Null taqsimot standart og‘ishi | 0.084 |
| Null taqsimot maksimumi | 0.727 |
| Bir tomonlama permutatsiya p qiymati | 0.055 |
Kuzatilgan %63.6 aniqlik null taqsimot o‘rtachasidan yuqori; biroq p=0.055 an’anaviy 0.05 chegarasidan sal yuqori. Manba buni “chegaraviy” va tadqiqotga yo‘naltirilgan natija sifatida talqin qiladi. Shu sababli panel shovqindan mustaqil va umumlashtiriladigan klinik classifier degan xulosaga kelib bo‘lmaydi.
To‘liq 21-biomarker AL indeksidagi guruh farqlari
| Guruh | Mediana [IQR] |
|---|---|
| Nazorat guruhi (CG) | 3.0 [2.0–5.8] |
| PSF | 4.0 [2.2–5.0] |
| CF | 2.0 [1.0–3.0] |
Kruskal–Wallis omnibus testi \(H=8.793\), exact p=0.012 deb qayd etilgan. Bonferroni tuzatishidan keyin CG–PSF farqi ahamiyatli emas (pBonf=1.000; Hedges' g=−0.15; Cliff's δ=−0.10). CG–CF farqi ham ahamiyatli emas (pBonf=0.144; Hedges' g=0.63; Cliff's δ=0.31). PSF–CF taqqoslash esa pBonf=0.007, Hedges' g=0.89 va Cliff's δ=0.47 bilan ahamiyatli bo‘lib qolgan.
Annotatsiya va natijalar bo‘limidagi p=0.007 farqi
Manbaning annotatsiya bo‘limi p=0.007 qiymatini qisqartirilgan AL indeksida CF bilan nazorat guruhi o‘rtasidagi farqqa bog‘laydi. Bunga qarshi ravishda asosiy natijalar bo‘limi xuddi shu p=0.007 qiymatini to‘liq 21-biomarker AL indeksidagi PSF–CF taqqoslash uchun beradi va CG–CF taqqoslashni pBonf=0.144 sifatida ko‘rsatadi. Bu farq manba tomonidan tushuntirilmagani sababli Verianla bir qiymatni boshqasining o‘rniga qo‘yib yashirin tuzatish kiritmagan.
7-rasmning roli
Manbadagi 7-rasm SHAP orqali tanlangan Top-6 va Top-10 biomarkerlardan qayta hisoblangan AL indekslarini CF, PSF va nazorat guruhlarida vizual taqqoslaydi. Rasmning ilmiy vazifasi to‘liq 21 ko‘rsatkichli AL o‘rniga kichikroq maqsadli panellar guruhlar o‘rtasidagi nisbiy ajralishni saqlab qoladimi-yo‘qmi ko‘rsatishdir. Biroq qisqartirilgan panellar ayni namunadan olingani sababli grafik tashqi validatsiya emas.
SHAP reytinglarining sezgirlik tahlili
Manba barcha ishtirokchilar bo‘yicha olingan feature-importance reytingi bilan faqat to‘g‘ri tasniflangan kichik guruhlardan tuzilgan reytinglar o‘rtasida yuqori Spearman mosligini bildiradi. Taqqoslashlarga ko‘ra ρ qiymatlari 0.935–0.982 oralig‘ida, Top-10 qisqartirilgan model uchun 0.952 va Top-6 uchun 1.000. Bundan tashqari, birinchi o‘rindagi xususiyat barcha taqqoslash quvurlarida o‘zgarmagan. Bu natija feature-rank reytingi ishlatilgan kichik guruhga nisbatan ancha barqaror ekanini qo‘llab-quvvatlaydi; biroq mustaqil populyatsiyada takrorlanishini isbotlamaydi.
Tadqiqot qo‘llab-quvvatlaydigan xulosalar
- PSF, CF va nazorat guruhlaridagi 21 biomarkerdan iborat fiziologik profillar bir xil emas.
- Tizim darajasidagi tahlilda oksidativ tizim p=0.014 bilan guruhlar o‘rtasida farq ko‘rsatgan.
- Siydik kislotasi turli korrelyatsiya va SHAP tahlillarida qayta-qayta yuqori ahamiyat ko‘rsatgan.
- CF bilan nazorat taqqoslashida kreatinin ajralib chiqqan; yurak-qon tomir, oksidativ va lipid/metabolik xususiyatlar ham model hissasida yuqori o‘rinlarda bo‘lgan.
- PSF bilan nazorat taqqoslashida yurak urish tezligi eng ta’sirli xususiyat bo‘lgan; TSH, glyukoza va siydik kislotasi ham yuqori ahamiyat ko‘rsatgan.
- PSF–CF taqqoslashida siydik kislotasi eng muhim xususiyat; kortizol, glyukoza, kreatinin va triglitserid boshqa kuchli ajratuvchi xususiyatlar qatorida qayd etilgan.
- Top-10 SHAP paneli PSF–CF ajratilishida to‘liq 21-biomarker modelidan yuqoriroq nuqtaviy accuracy bahosini bergan.
- To‘liq AL indeksida Bonferroni tuzatishidan keyingi eng yaqqol guruh farqi PSF–CF o‘rtasida.
Tadqiqot qo‘llab-quvvatlamaydigan xulosalar
- Siydik kislotasi shizofreniya yoki bipolyar buzilish uchun maxsus tashxis biomarkeri sifatida tasdiqlanmagan.
- PSF yoki CF guruhlaridagi ishtirokchilar shizofreniya yoki bipolyar buzilish bemorlari emas.
- Random Forest modellaridan klinik tashxis yoki skrining maqsadida foydalanish mumkinligi ko‘rsatilmagan.
- %63.6 accuracy mustaqil tashqi validatsiya ishlashi emas.
- SHAP feature importance biologik sababiylikni isbotlamaydi.
- AL farqlarini qaysi molekulyar mexanizm hosil qilishi ko‘rsatilmagan.
- Trait guruhlaridagi biomarker naqshlari keyinchalik psixiatrik kasallikka aylanishni bashorat qilishi ko‘rsatilmagan.
- Natijalarni turli yosh guruhlariga, klinik bemorlarga yoki boshqa mamlakatlardagi umumiy aholiga bevosita umumlashtirish mumkinligi ko‘rsatilmagan.
Asosiy cheklovlar
Kichik namuna: Guruhlar 25–30 ishtirokchidan iborat. Bu kattalik ayniqsa murakkab mashinaviy o‘rganish modellarida ortiqcha moslashish xavfini oshiradi va ishlash baholarining noaniqligini kengaytiradi.
Mustaqil validatsiya yo‘qligi: Tadqiqotda butunlay mustaqil external validation cohort yo‘q. LOSO ichki validatsiyasi subject-level ajratishni saqlasa ham, boshqa populyatsiyaga umumlashtirishni sinamaydi.
Ayni kohortda xususiyat tanlash va baholash: Top-6 va Top-10 biomarker panellari feature discovery amalga oshirilgan namunadan olingan va yana o‘sha namunada baholangan. Shu sababli manba qisqartirilgan panelni klinik modeldan ko‘ra gipoteza yaratuvchi nomzod sifatida qabul qiladi.
Nazorat qilinmagan fiziologik o‘zgaruvchilar: Hayz sikli fazasi, og‘iz orqali kontratseptiv ishlatish, yaqindagi jismoniy faollik, kofein, alkogol, chekish, ochlik holati va qon olish vaqti tizimli tarzda baholanmagan. Bu o‘zgaruvchilar metabolik, gormonal va yallig‘lanish biomarkerlariga ta’sir qilishi mumkin.
Ikkilik model yondashuvi: Uch sinfni bitta modelda baholash o‘rniga alohida ikkilik Random Forest modellari ishlatilgan. Bu yondashuv talqin qilish imkonini oshirgan; biroq kattaroq kohortlarda multi-class tahlil alohida sinovdan o‘tkazilishi kerak.
Supplementary ma’lumotlarga qaramlik: Maqola SHAP yo‘nalish va kattaliklarining batafsil qiymatlari uchun Supplementary Tables S2–S4ga murojaat qiladi. Yuklangan manba PDF bu qo‘shimcha jadvallarning to‘liq raqamli mazmunini o‘z ichiga olmagani sababli Verianla ko‘rinmaydigan SHAP qiymatlarini taxmin qilmagan.
Manba va Usul Haqida Izoh
Asl sarlavha: Machine Learning-Assisted Identification of Biomarkers Associated with Schizotypal and Cyclothymic Traits
Mualliflar: Sabine Finlay; Gideon Vos; Imre Földesi; Diána Kata; Oyelola Adegboye; Donna Rudd; Brett McDermott; István Szendi; Mostafa Rahimi Azghadi; Zoltan Sarnyai.
Mas’ul muallif: Zoltan Sarnyai.
Muassasalar: Laboratory of Psychiatric Neuroscience, Australian Institute of Tropical Health and Medicine, James Cook University; College of Medicine and Dentistry, James Cook University; Margaret Roderick Centre for Mental Health Research, James Cook University; College of Science and Engineering, James Cook University; Institute of Laboratory Medicine, University of Szeged; Menzies School of Health Research, Charles Darwin University; Child and Adolescent Mental Health Service, Hobart; Tasmanian Centre for Mental Health Service Innovation; Department of Psychiatry, Kiskunhalas Semmelweis University Teaching Hospital; Department of Clinical and Health Psychology, Institute of Psychology, University of Szeged; Centre of Excellence for Interdisciplinary Research, Development and Innovation, University of Szeged.
Jurnal: Psychiatry International.
Nashriyot: MDPI.
Bibliografik yozuv: Psychiatry International, 2026, 7(4), 159.
DOI: 10.3390/psychiatryint7040159
Nashr tarixi: Qabul qilindi 17 Aprel 2026; tahrir 23 Iyun 2026; qabul 10 Iyul 2026; nashr 15 Iyul 2026.
Manba turi: Klinik bo‘lmagan yosh kattalar populyatsiyasida psixometrik trait guruhlari bilan ko‘p fiziologik biomarkerlarni birlashtirgan kuzatuv va tadqiqotga yo‘naltirilgan mashinaviy o‘rganish/biomarker tadqiqoti.
Retsenziya holati: Chop etilgan, retsenziyadan o‘tgan version of record.
Namuna: 18–25 yosh oralig‘idagi 85 universitet talabasi; PSF n=30, CF n=25, nazorat n=30.
Asosiy psixometrik vositalar: TEMPS-A, qisqartirilgan vengrcha O-LIFE, Peters Delusions Inventory, Mood Disorder Questionnaire va tuzilmaviy DSM suhbati.
Biomarker paneli: Sakkiz biologik tizimni qamrab oluvchi 21 antropometrik, yurak-qon tomir, metabolik, immun, neyroendokrin, oksidativ va renal o‘lchov.
Allostatik yuk usuli: Xavf yo‘nalishidagi yuqori yoki quyi kvartilga qarab har bir ko‘rsatkichga 0/1 ball berish va to‘liq panelda 0–21 oralig‘idagi umumiy ballni hosil qilish.
Mashinaviy o‘rganish: Random Forest; uchta ikkilik taqqoslash; default giperparametrlar; class weighting, oversampling va undersampling yo‘q; leave-one-subject-out cross-validation.
Tushuntiriladigan sun’iy intellekt: SHapley Additive exPlanations (SHAP) bilan biomarker feature-importance reytingi.
Qisqartirilgan modellar: Eng yuqori o‘rin olgan olti va o‘n biomarkerdan Top-6 va Top-10 panellar.
Robustness tahlili: Har bir ishtirokchiga 400 ta LOSO Random Forestni qayta o‘qitish; Top-10 panel uchun 200 label permutation; subject-level ishlash ishonch oraliqlari uchun 2000 stratified bootstrap qayta namunalash.
Statistika: Spearman korrelyatsiyasi, Shapiro–Wilk, Kruskal–Wallis, Mann–Whitney U, uchta ikkilik taqqoslash uchun Bonferroni tuzatishi, Hedges' g va Cliff's δ.
Tahlil muhiti: R 4.6.1.
Litsenziya: Creative Commons Attribution (CC BY).
Moliyalashtirish: Artificial Intelligence National Laboratory Program doirasida European Union project va Hungary Ministry of Innovation and Technology NRDI Office ko‘magi, RRF-2fi.3.1-21-2022-00004; National Research, Development and Innovation Fund doirasida TKP2021-NVA-09; Hungarian Government va European Regional Development Fund doirasida GINOP-2.3.2-15-2016-00037 “Internet of Living Things”.
Etika: University of Szeged, Szent-Györgyi Albert Clinical Centre, Regional Scientific and Research Ethics Committee for Human Biomedical Sciences; protokol 267/2018-SZTE; tasdiq 26 Fevral 2019. Tadqiqot Helsinki Deklaratsiyasiga muvofiq o‘tkazilgan.
Axborotli rozilik: Barcha ishtirokchilardan olingan.
Ma’lumotlar mavjudligi: Ma’lumotlar etika va maxfiylik sabablari tufayli ommaga ochiq emas; asosli so‘rov bo‘yicha mas’ul muallifdan so‘rash mumkinligi bildirilgan.
Manfaatlar to‘qnashuvi: Mualliflar manfaatlar to‘qnashuvini bildirmagan.
Muallif hissalari: Sabine Finlay; birinchi qoralama, ko‘rib chiqish/tahrirlash, konseptualizatsiya, formal tahlil, usul va vizuallashtirish. Gideon Vos; ko‘rib chiqish/tahrirlash, formal tahlil va vizuallashtirish. Imre Földesi va Diána Kata; ko‘rib chiqish/tahrirlash, tadqiqot va ma’lumotlar kuratsiyasi. Oyelola Adegboye, Donna Rudd, Brett McDermott va Mostafa Rahimi Azghadi; ko‘rib chiqish/tahrirlash. István Szendi; ko‘rib chiqish/tahrirlash, tadqiqot, ma’lumotlar kuratsiyasi va moliyalashtirishni jalb qilish. Zoltan Sarnyai; birinchi qoralama, ko‘rib chiqish/tahrirlash, usul, nazorat va konseptualizatsiya.
Manba ichidagi hisobot izohi 1: Annotatsiya p=0.007 qiymatini qisqartirilgan AL indeksidagi CF–nazorat farqiga bog‘lasa, asosiy natijalar bo‘limida pBonf=0.007 to‘liq 21-biomarker indeksidagi PSF–CF taqqoslashga tegishli. Manba bu farqni izohlamaydi.
Manba ichidagi hisobot izohi 2: SHAP usulining bir paragrafi barcha ishtirokchilarni qamrab olgan tahlilni asosiy, to‘g‘ri-tasniflangan kichik guruhni esa sezgirlik tahlili sifatida ta’riflasa, boshqa paragraf feature-importance hisobida barqaror/to‘g‘ri bashorat qilingan ishtirokchilar tanlanganini bildiradi. Cheklovlar bo‘limi barcha ishtirokchilar tahlilini asosiy yondashuv sifatida yana tasdiqlaydi.
Manba ichidagi terminologiya izohi: Ayrim rasm izohlarida PSF va CF uchun “schizophrenia” va “bipolar disorder” yorliqlari ishlatilgan. Tadqiqotning usul va namuna tavsifi esa bu guruhlar klinik tashxis emas, balki klinik bo‘lmagan shizotipal va siklotimik trait guruhlari ekanini aniq ko‘rsatadi. Verianla klinik tashxis taassurotini beradigan bu qisqa yorliqlarni asosiy bayonda ishlatmagan.
Asosiy talqin chegarasi: Topilmalar muayyan biomarkerlarning klinik bo‘lmagan shizotipal va siklotimik xususiyat guruhlari bilan tadqiqotga yo‘naltirilgan aloqasini va model ichidagi nisbiy ahamiyatini ko‘rsatadi. Shizofreniya yoki bipolyar buzilish tashxisini, kelajakda kasallik rivojlanishini, sababiy biologik mexanizmni yoki klinik foydalanishga tayyor biomarker panelini tasdiqlamaydi.
Izoh qoldiring
E-pochta manzilingiz chop etilmaydi. Majburiy maydonlar * bilan belgilangan