Soluble amyloid-beta isoforms predict downstream Alzheimer’s disease pathology

Background: Changes in soluble amyloid-beta (Aβ) levels in cerebrospinal fluid (CSF) are detectable at early preclinical stages of Alzheimer’s disease (AD). However, whether Aβ levels can predict downstream AD pathological features in cognitively unimpaired (CU) individuals remains unclear. With this in mind, we aimed at investigating whether a combination of soluble Aβ isoforms can predict tau pathology (T+) and neurodegeneration (N+) positivity. Methods: We used CSF measurements of three soluble Aβ peptides (Aβ1–38, Aβ1–40 and Aβ1–42) in CU individuals (n = 318) as input features in machine learning (ML) models aiming at predicting T+ and N+. Input data was used for building 2046 tuned predictive ML models with a nested cross-validation technique. Additionally, proteomics data was employed to investigate the functional enrichment of biological processes altered in T+ and N+ individuals. Results: Our findings indicate that Aβ isoforms can predict T+ and N+ with an area under the curve (AUC) of 0.929 and 0.936, respectively. Additionally, proteomics analysis identified 17 differentially expressed proteins (DEPs) in individuals wrongly classified by our ML model. More specifically, enrichment analysis of gene ontology biological processes revealed an upregulation in myelinization and glucose metabolism-related processes in CU individuals wrongly predicted as T+. A significant enrichment of DEPs in pathways including biosynthesis of amino acids, glycolysis/gluconeogenesis, carbon metabolism, cell adhesion molecules and prion disease was also observed. Conclusions: Our results demonstrate that, by applying a refined ML analysis, a combination of Aβ isoforms can predict T+ and N+ with a high AUC. CSF proteomics analysis highlighted a promising group of proteins that can be further explored for improving T+ and N+ prediction

Redes Meméticas: solução de problemas utilizando modelos de redes sociais

Sistemas sociais têm se tornado cada vez mais relevantes para a Ciência da Computação em geral e para a Inteligência Artificial em particular. Tal interesse iniciou-se pela necessidade de analisar-se sistemas baseados em agentes onde a interação social destes agentes pode ter um impacto no resultado esperado. Uma tendência mais recente vem da área de Processamento Social de Informações, Computação Social e outros métodos crowdsourced, que são caracterizados por sistemas de computação compostos de pessoas reais, com um forte componente social na interação entre estas. O conjunto de todas interações sociais e os atores envolvidos compõem uma rede social, que pode ter uma forte influência em o quão eficaz ou eficiente o sistema pode ser. Nesta tese, exploramos o papel de estruturas de redes em sistemas sociais que visam a solução de problemas. Enquadramos a solução de problemas como uma busca por soluções válidas em um espaço de estados e propomos um modelo - a Rede Memética - que é capaz de realizar busca utilizando troca de informações (memes) entre atores interagindo em uma rede social. Tal modelo é aplicado a uma variedade de cenários e mostramos como a presença da rede social pode melhorar a capacidade do sistema em encontrar soluções. Adicionalmente, relacionamos propriedades específicas de diversas redes bem conhecidas ao comportamento observado para os algoritmos propostos, resultando em um conjunto de regras gerais que podem melhorar o desempenho de tais sistemas sociais. Por fim, mostramos que os algoritmos propostos são competitivos com técnicas tradicionais de busca heurística em diversos cenários.Social systems are increasingly relevant to computer science in general and artificial intelligence in particular. Such interest was first sparkled by agent-based systems where the social interaction of such agents can be relevant to the outcome produced. A more recent trend comes from the general area of Social Information Processing, Social Computing and other crowdsourced systems, which are characterized by computing systems composed of people and strong social interactions between them. The set of all social interactions and actors compose a social network, which may have strong influence on how effective the system can be. In this thesis, we explore the role of network structure in social systems aiming at solving problems, focusing on numerical and combinatorial optimization. We frame problem solving as a search for valid solutions in a state space and propose a model - the Memetic Network - that is able to perform search by using the exchange of information, named memes, between actors interacting in a social network. Such model is applied to a variety of scenarios and we show that the presence of a social network greatly improves the system capacity to find good solutions. In addition, we relate specific properties of many well-known networks to the behavior displayed by the proposed algorithms, resulting in a set of general rules that may improve the performance of such social systems. Finally, we show that the proposed algorithms can be competitive with traditional heuristic search algorithms in a number of scenarios

Aprendizado de máquina em sistemas complexos multiagentes : estudo de caso em um ambiente sob racionalidade limitada

O presente trabalho investiga a relação entre aprendizado e dinâmica em sistemas complexos multiagentes. Fazemos isso através de estudos experimentais em um cenário de racionalidade limitada que situa-se na interesecção entre Inteligência Artificial, Economia e Física Estatística, conhecido como “Minority Game”. Apresentamos resultados experimentais sobre o jogo focando o estudo do cenário sob uma perspectiva de Aprendizado de Máquina. Introduzimos um novo algoritmo de aprendizado para os agentes no jogo, que chamamos de aprendizado criativo, e mostramos que este algoritmo induz uma distribuição mais eficiente de recursos entre os agentes. Este aumento de eficiência mostra-se resultante de uma busca irrestrita no espaço de estratégias que permitem uma maximização mais eficiente das distâncias entre estratégias. Analisamos então os efeitos dos parâmetros deste algoritmo no desempenho de um agente, comparando os resultados com o algoritmo tradicional de aprendizado e mostramos que o algoritmo proposto é mais eficiente que o tradicional na maioria das situações. Finalmente, investigamos como o tamanho de memória afeta o desempenho de agentes utilizando ambos algoritmos e concluímos que agentes individuais com tamanhos de memória maiores apenas obtém um aumento no desempenho se o sistema se encontrar em uma região ineficiente, enquanto que nas demais fases tais aumentos são irrelevantes - e mesmo danosos - à performance desses agentes

Aprendizado de máquina em sistemas complexos multiagentes : estudo de caso em um ambiente sob racionalidade limitada

O presente trabalho investiga a relação entre aprendizado e dinâmica em sistemas complexos multiagentes. Fazemos isso através de estudos experimentais em um cenário de racionalidade limitada que situa-se na interesecção entre Inteligência Artificial, Economia e Física Estatística, conhecido como “Minority Game”. Apresentamos resultados experimentais sobre o jogo focando o estudo do cenário sob uma perspectiva de Aprendizado de Máquina. Introduzimos um novo algoritmo de aprendizado para os agentes no jogo, que chamamos de aprendizado criativo, e mostramos que este algoritmo induz uma distribuição mais eficiente de recursos entre os agentes. Este aumento de eficiência mostra-se resultante de uma busca irrestrita no espaço de estratégias que permitem uma maximização mais eficiente das distâncias entre estratégias. Analisamos então os efeitos dos parâmetros deste algoritmo no desempenho de um agente, comparando os resultados com o algoritmo tradicional de aprendizado e mostramos que o algoritmo proposto é mais eficiente que o tradicional na maioria das situações. Finalmente, investigamos como o tamanho de memória afeta o desempenho de agentes utilizando ambos algoritmos e concluímos que agentes individuais com tamanhos de memória maiores apenas obtém um aumento no desempenho se o sistema se encontrar em uma região ineficiente, enquanto que nas demais fases tais aumentos são irrelevantes - e mesmo danosos - à performance desses agentes

Neural-Evolutionary Learning in a Bounded Rationality Scenario

Abstract. This paper presents a neural-evolutionary framework for the simulation of market models in a bounded rationality scenario. Each agent involved in the scenario make use of a population of neural networks in order to make a decision, while inductive learning is performed by means of an evolutionary algorithm. We show that good convergence to the game-theoretic equilibrium is reached within certain parameters.

Aligning co-authors names in scientific publications : a practical approach

Ambiguidade de nomes é um desafio em várias áreas. Em serviços que computam a produção bibliográfica de um grupo de pesquisadores, ela pode levar a duplicação de publicações e a necessidade de deduplicação de publicações de forma manual. Neste contexto, este trabalho propõe um processo para o alinhamento de nomes para apoiar o tratamento da ambiguidade de coautorias em produções científicas, tais como publicações. Este artigo apresenta uma abordagem prática, aplicada a uma demanda para suporte às avaliações anuais dos programa de pós-graduação brasileiros, usando dados oriundos da Plataforma Lattes. O estudo de caso foi realizado e validado com dados de publicações de grupos de pesquisa reais e os resultados aplicados no desenvolvimento de um sistema de apoio a tomada de decisão baseado na análise de produção científica de programas de pós-graduação.This paper proposes a method for alignment of names to support the treatment of coauthorships ambiguity in scientific productions such as publications. The paper presents a practical approach, applied to a demand for support for annual assessments of the Brazilian graduate program, using data from the Lattes Platform. The results obtained in the experimental context were considered satisfactory, it was possible to find two values which allow to have a large number of positive responses. However, due to the low amount of information we have regarding the co-authors in lattes curriculum, there is no guarantee accuracy in the alignments findings. This approach is part of a study to develop a graphic analysis system of the scientific production, with the purpose of providing the engineers and managers of a course or university, a tool in which to make a follow-up productions scientific dynamically

Aligning co-authors names in scientific publications : a practical approach

Ambiguidade de nomes é um desafio em várias áreas. Em serviços que computam a produção bibliográfica de um grupo de pesquisadores, ela pode levar a duplicação de publicações e a necessidade de deduplicação de publicações de forma manual. Neste contexto, este trabalho propõe um processo para o alinhamento de nomes para apoiar o tratamento da ambiguidade de coautorias em produções científicas, tais como publicações. Este artigo apresenta uma abordagem prática, aplicada a uma demanda para suporte às avaliações anuais dos programa de pós-graduação brasileiros, usando dados oriundos da Plataforma Lattes. O estudo de caso foi realizado e validado com dados de publicações de grupos de pesquisa reais e os resultados aplicados no desenvolvimento de um sistema de apoio a tomada de decisão baseado na análise de produção científica de programas de pós-graduação.This paper proposes a method for alignment of names to support the treatment of coauthorships ambiguity in scientific productions such as publications. The paper presents a practical approach, applied to a demand for support for annual assessments of the Brazilian graduate program, using data from the Lattes Platform. The results obtained in the experimental context were considered satisfactory, it was possible to find two values which allow to have a large number of positive responses. However, due to the low amount of information we have regarding the co-authors in lattes curriculum, there is no guarantee accuracy in the alignments findings. This approach is part of a study to develop a graphic analysis system of the scientific production, with the purpose of providing the engineers and managers of a course or university, a tool in which to make a follow-up productions scientific dynamically

5-year incidence of suicide-risk in youth : a gradient tree boosting and SHAP study

Background: Machine learning methods for suicidal behavior so far have failed to be implemented as a prediction tool. In order to use the capabilities of machine learning to model complex phenomenon, we assessed the predictors of suicide risk using state-of-the-art model explanation methods. Methods: Prospective cohort study including a community sample of 1,560 young adults aged between 18 and 24. The first wave took place between 2007 and 2009, and the second wave took place between 2012 and 2014. Sociodemographic and clinical characteristics were assessed at baseline. Incidence of suicide risk at five-years of follow-up was the main outcome. The outcome was assessed using the Mini Neuropsychiatric Interview (MINI) at both waves. Results: The risk factors for the incidence of suicide risk at follow-up were: female sex, lower socioeconomic status, older age, not studying, presence of common mental disorder symptoms, and poor quality of life. The interaction between overall health and socioeconomic status in relation to suicide risk was also captured and shows a shift from protection to risk by socioeconomic status as overall health increases. Limitations: Proximal factors associated with the incidence of suicide risk were not assessed. Conclusions: Our findings indicate that factors related to poor quality of life, not studying, and common mental disorder symptoms of young adults are already in place prior to suicide risk. Most factors present critical nonlinear patterns that were identified. These findings are clinically relevant because they can help clinicians to early detect suicide risk