Создание представления транскрипционной регуляции транскриптомных признаков для задачи прогнозирования и обнаружения темных биомаркеров на небольших наборах данных
1 марта 2024 г.
Здесь мы представляем протокол для преобразования транскриптомных данных в представление mqTrans, позволяющий идентифицировать темные биомаркеры. Несмотря на то, что эти биомаркеры не экспрессируются дифференциально в обычном транскриптомном анализе, они демонстрируют дифференциальную экспрессию в представлении mqTrans. Этот подход служит дополнением к традиционным методам, выявляя ранее упущенные биомаркеры.
Наши исследования сосредоточены на межгенетических взаимодействиях при заболеваниях. Мы обнаружили, что многие гены имеют сложные, взаимосвязанные отношения друг с другом. Изучая эти взаимосвязи, мы стремимся поставить более точный диагноз при лечении и контроле заболеваний.
Мы обнаружили, что многие темные биомаркеры, которые традиционные, общепринятые методы игнорируют, не подтверждаются во многих медицинских литературах. Это указывает на то, что этот подход может помочь биологам в сокращении временного цикла скрининга биомаркеров. Самой большой проблемой в ходе эксперимента было решение проблемы малых размеров выборки различных типов заболеваний.
Чтобы преодолеть эту трудность, мы собрали как можно больше здоровых образцов для обучения эталонной модели, которую назвали моделью здоровья.
Обзор
Данное исследование посвящено изучению сложных взаимодействий между генами, связанными с заболеваниями, с особым вниманием к идентификации «темных» биомаркеров, которые часто упускаются из виду при использовании традиционных методов. Предложенный подход mqTrans view позволяет по-новому взглянуть на эти биомаркеры, которые демонстрируют дифференциальную экспрессию по сравнению с результатами стандартного транскриптомного анализа.
Основные компоненты исследования
Область исследований
- Генетические взаимодействия, связанные с заболеванием.
- Идентификация и анализ биомаркеров.
- Совершенствование диагностических подходов.
Теоретические основы
- Гены демонстрируют сложные взаимозависимости в контексте заболеваний.
- Традиционные методы часто не позволяют выявить «темные» биомаркеры.
- Существующая медицинская литература подтверждает распространенность этих биомаркеров.
Используемые методы
- Создание виртуального окружения под названием Health Model в Python.
- Использование эталонной модели, обученной на здоровых образцах.
- Реализация алгоритмов отбора признаков для параметров mqTrans.
Основные результаты
- Идентификация 221 «темного» биомаркера из 3 062 признаков.
- «Темные» биомаркеры демонстрировали дифференциальные значения mqTrans, но не дифференциальную экспрессию мРНК.
- Данный подход позволил успешно выявить недостатки традиционных методов поиска биомаркеров.
Выводы
- Данное исследование предлагает новую методологию для выявления «темных» биомаркеров.
- Этот подход может повысить эффективность и точность скрининга биомаркеров.
Часто задаваемые вопросы
Практическая значимость для промышленности
Интеграция многозадачных сетей с графовым вниманием и транскриптомных данных позволяет выявлять регуляторные признаки и «темные» биомаркеры, которые упускаются при традиционном анализе дифференциальной экспрессии. Этот подход повышает достоверность прогнозов на ранних этапах поиска за счет раскрытия скрытых регуляторных сигналов, что способствует более надежной валидации мишеней и принятию обоснованных решений по управлению портфелем с учетом рисков. Платформа HealthModel решает проблему малых наборов данных, расширяя возможности использования транскриптомного профилирования в процессах исследований и разработок (R&D) в биофармацевтике.
Стратегическое применение в биофармацевтических исследованиях и разработках
Первичное открытие и валидация мишени
- Позволяет исследовать сложные межгенные регуляторные сети для функциональной валидации мишеней.
- Способствует снижению биологических рисков за счет выявления «темных» биомаркеров, которые не обнаруживаются при стандартном анализе.
- Повышает прогностическую точность при выборе и сортировке мишеней в условиях ограниченного объема выборки.
Скрининг и разработка анализа
- Генерирует количественные признаки mqTrans для стандартизированных рабочих процессов последующего скрининга.
- Обеспечивает воспроизводимый отбор признаков и готовность анализа путем объединения регуляторных данных и данных экспрессии.
- Позволяет масштабируемо идентифицировать новые биомаркеры-кандидаты для оценки соединений.
Трансляционные и доклинические исследования
- Согласует транскриптомные регуляторные признаки с системами, релевантными для заболевания, для обеспечения трансляционной преемственности.
- Поддерживает продвижение с учетом рисков путем интеграции поиска скрытых биомаркеров в доклинические модели.
- Обеспечивает снижение рисков на механистическом уровне посредством анализа регуляторных сетей.
Интеграция конвейеров и рабочих процессов
Рабочий процесс HealthModel и mqTrans связывает этапы раннего поиска, валидации мишеней и доклинических исследований путем создания регуляторных карт признаков на основе транскриптомных данных.
- Биология открытий: обеспечивает проверку гипотез и уточнение путей посредством моделирования регуляторных сетей.
- Скрининг: предоставляет воспроизводимые количественные результаты mqTrans для надежной разработки анализа.
- Аналитика: обеспечивает статистический вывод и отбор признаков для сравнения регуляторных биомаркеров и биомаркеров на основе экспрессии.
- Трансляционные исследования: обеспечивает непрерывный переход от стадии открытия к доклинической валидации путем идентификации значимых для заболевания регуляторных признаков.
- Корпоративное повторное использование: предлагает многократно используемый вычислительный конвейер, адаптируемый к различным наборам транскриптомных данных.
Операционное и корпоративное воздействие
- Научная ценность: повышает прогностическую достоверность и снижает механистическую неопределенность при поиске биомаркеров.
- Практическая ценность: стандартизирует извлечение регуляторных признаков и обеспечивает воспроизводимость между наборами данных.
- Стратегическая ценность: улучшает процесс принятия решений о продолжении или прекращении разработки (go/no-go) и повышает эффективность использования капитала за счет выявления скрытых регуляторных сигналов.
- Влияние на портфель: позволяет осуществлять приоритизацию с учетом рисков путем интеграции поиска «темных» биомаркеров в процесс принятия решений по конвейеру разработки.
Рекомендации по внедрению
- Требуется опыт в области вычислительной биологии и анализа транскриптомных данных.
- Необходим доступ к инфраструктуре Python, PyTorch и torch geometric для выполнения модели.
- Требуется межкомандная стандартизация процесса выбора признаков и предобработки данных.
- Метод применим к различным моделям заболеваний, но зависит от наличия образцов здорового контроля.
- Ограничен малым размером выборки и необходимостью в мощных вычислительных ресурсах.
