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基于组学大数据的药物重定位预测和癌症共识分子亚型辨识

【摘要】:随着基因测序、高通量基因芯片和低成本转录组等技术的快速发展,积累了大量的有关药物扰动、基因沉默和癌症的多组学数据(基因组、转录组、蛋白质组以及代谢组等),这些海量数据不仅深刻影响了生物学基础研究,也为药物重定位、癌症分子分型等应用研究的发展提供了重要机遇。此外,近年来机器学习特别是深度学习技术的飞速发展,深度学习在计算机视觉、语音识别和自然语言处理等方面得到了成功应用。药物大数据和深度学习的结合将为包括药物研发在内的生物医学各领域提供新的发展机遇。本研究的主要内容包括两部分:一是基于转录组大数据和深度学习的药物重定位预测,二是基于多组学数据融合的癌症共识分子亚型辨识的Web计算实现。在第一部分研究中,本文基于LINCS计划中药物刺激下细胞反应的转录组大数据构建了不同治疗属性的药物诱导的基因共表达网络,对这些网络进行拓扑性质和生物学功能分析发现存在一个核心的基因共表达网络DGCN。DGCN基因的共表达关联关系可以用于探究药物诱导下的基因表达模式,从而帮助研究者更深刻地理解药物的作用机制。接下来,利用LINCS计划中L1000数据集的药物扰动和基因沉默的转录组大数据和深度学习构建深度神经网络DNN模型,系统地进行药物-靶标关联关系预测。通过交叉验证发现DNN模型比其它预测算法的准确率更高,而且预测的药物-靶标关联关系显著富集在其它相关数据库。在第二部分研究中,本文利用TCGA、ICGC和TARGET国际大型计划的癌症多组学数据和多个聚类算法搭建了癌症共识分子亚型辨识Web计算工具COMSUC。COMSUC弥补了数据来源自于不同的测序平台、预处理过程和聚类方法等不同导致的分子亚型不一致的缺陷。COMSUC实现了多种应用场景、多种聚类算法,能够展示和输出发表级别的分析结果。以辨识肾上腺皮质癌ACC的共识分子亚型为案例,展现了COMSUC在癌症共识分子亚型辨识方面的实用性。本研究展示了转录组及多组学数据融合的计算分析在药物重定位预测和癌症共识分子亚型辨识方面的应用。本文的主要创新点主要包含以下三个方面:第一,构建了药物诱导的基因共表达网络,该网络有助于研究人员更加深入理解药物的作用机制。第二,将深度学习方法引入到药物重定位领域,提高药物-靶标关联关系预测的准确率。第三,搭建了包含多个组学数据和多个聚类方法的癌症共识分子亚型Web计算工具,该工具能够融合多个组学和多个聚类方法产生的不一致聚类结果,从而发现一致的癌症共识分子亚型和相关的诊断生物标志物,有助于做出针对性的医疗诊断。

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