重症喘息：MKKCクラスター解析

ベースラインと動的変数の変化を含む100変数

入力データよりview1、view2、view3→kernel 1 、kernel 2、 kernel 3　→　combined kernel　→　Clustering

結局12の変数を同定

• 年齢
• activity limitation AQLQ
• 発症時年齢
• BMI
• ベースライン気管支拡張剤後FVC
• 喀痰マクロファージ
• 特異的IgE数
• FVCアルブテロール反応
• ベースライン脈
• 総白血球数
• 黒人/アフリカ系アメリカ人
• 喀痰好酸球

Multiview Cluster Analysis Identifies Variable Corticosteroid Response Phenotypes in Severe Asthma
Wei Wu , et al.
American Journal of Respiratory and Critical Care Medicine
https://doi.org/10.1164/rccm.201808-1543OC       PubMed: 30682261

理論的根拠:Rationale
コルチコステロイド(CSs)は喘息治療に有効だが、反応はまちまち。全身性CS投与は長期副作用をもたらす。CS治療反応寄与要素を理解することが"precision management"促進となるだろう

目的：unsupervised multiple learning apporoachによるCS治療への異なる反応性のsubphenotype同定

方法：Multiple kernel clusteringにてCS反応性の喘息クラスター4型

結果：
Clusters 1 ＆　2：若年、CS反応性modestで、比較的肺機能温存
ステロイド後喀痰好中球・マクロファージ比率で分類

Cluster 3 ：低肺機能晩期発症喘息、ベースラインで血中好酸球増加、ほぼCS反応

Cluster 4 ：主に若年肥満、重症気流制限、好酸球少なく、CS反応悪い

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CS不応性は・・・肥満高齢女性だったような

Identification of Asthma Phenotypes Using Cluster Analysis in the Severe Asthma Research Program

Wendy C. Moore, et al.

AJRCCM  Vol. 181, No. 4 | Feb 15, 2010

https://www.atsjournals.org/doi/full/10.1164/rccm.200906-0896OC