Machine learning algorithms for large scale transcriptomic and genetic data
Authors: Γρηγοριάδης Δημήτριος 
Published: January 2023

Η παρούσα μελέτη βρίσκει εφαρμογή στα πεδίο της βιοπληροφορικής καθώς και στην ανάλυση μεγάλων βιολογικών δεδομένων με την χρήση αλγορίθμων μηχανικής μάθησης. Η μελέτη εστιάζει σε ρυθμιστικές περιοχές και θέτει δύο στόχους. Δημιουργία αλγορίθμων μηχανικής μάθησης για την εύρεση θέσεων έναρξης μεταγραφής με ακρίβεια μιας νουκλεοτιδικής βάσης καθώς και τον λειτουργικό χαρακτηρισμό μεταλλάξεων σε ρυθμιστικές περιοχές. Ο πρώτος βιολογικός στόχος της παρούσας μελέτης είναι η εύρεση των υποκινητών των γονιδίων. Το CAGE είναι ένα πρωτόκολλο που προσφέρει πολλά πλεονεκτήματα για τη μελέτη των θέσεων έναρξης της μεταγραφής των γονιδίων, τη χρήση εναλλακτικού υποκινητή και την ταυτοποίηση των ενισχυτών (enhancers). Παρά την αυξημένη δημοτικότητα αυτού του πρωτοκόλλου, το CAGE δεν λείπει από τη λίστα των πειραματικών μεθόδων που εισάγουν βιολογικό και τεχνικό θόρυβο ο οποίος μπορεί να μειώσει σημαντικά την αξιοπιστία των αναλύσεων. Έτσι, προκύπτει η ανάγκη για υπολογιστικές μεθόδους, οι οποίες να μπορούν να αυξήσουν με ακρίβεια την αναλογία σήματος προς θόρυβο στα δεδομένα CAGE, με αποτέλεσμα την ακριβή εύρεση θέσεων έναρξης της μεταγραφής καθώς και την ποσοτικοποίηση της έκφρασης των γονιδίων. Ο DiS-TSS, είναι ένα υπολογιστικό πλαίσιο, που για πρώτη φορά χρησιμοποιεί χαρακτηριστικά εμπνευσμένα από την επεξεργασία ψηφιακών σημάτων και προσαρμοσμένα στις ιδιαιτερότητες των δεδομένων CAGE. Χαρακτηριστικά μορφολογίας του σήματος και της συχνότητας συνδυάζονται με ένα άρτια εκπαιδευμένο μοντέλο Μηχανών Διανυσμάτων Υποστήριξης για την ακριβή διάκριση μεταξύ των κορυφών που σχετίζονται με πραγματικά συμβάντα έναρξης μεταγραφής και του θορύβου που προκαλείται. Όταν συγκρίθηκε με πειραματικά δεδομένα για ενεργές περιοχές μεταγραφής γονιδίων, ο DiS-TSS βρέθηκε να ξεπερνά τις υπάρχουσες υλοποιήσεις, παρέχοντας κατά μέσο όρο ~11.000 θετικές προβλέψεις και αύξηση της απόδοσης κατά ~5% σε αξιολογήσεις που συνδυάζουν και πειραματικά δεδομένα.Ο αλγόριθμος DeepTSS, ο οποίος είναι μια νέα υπολογιστική μέθοδος για την επεξεργασία δειγμάτων CAGE, που συνδυάζει την επεξεργασία γονιδιωματικού σήματος (GSP), δομικά χαρακτηριστικά του DNA, την συντήρηση των περιοχών και την αλληλουχία του DNA με Βαθιά Μάθηση (Deep Learning) ώστε να παρέχει προβλέψεις έναρξης της μεταγραφής των γονιδίων με ακρίβεια ενός νουκλεοτιδίου με υψηλή απόδοση.Ο δεύτερος βιολογικός στόχος εφαρμόζεται στον τομέα της γενετικής με την αξιολόγηση της επιβίωσης ασθενών με καρκίνο. Η πρόγνωση του καρκίνου είναι μια εξαιρετικά ευαίσθητη διαδικασία όπου γίνεται εκτίμηση του κινδύνου και της έκβασης της επιβίωσης των ασθενών. Για την πρόβλεψη της επιβίωσης σε καρκινοπαθείς ασθενείς, έχουν γίνει πολλές διαφορετικές προσεγγίσεις, χρησιμοποιώντας έκφραση κωδικών ή/και μη-κωδικών γονιδίων, μετα-δεδομένων (ηλικία, στάδιο καρκίνου, φύλο κ.λπ.), προφίλ μεθυλίωσης και ιατρικές εικόνες (MRI, αξονική τομογραφία κ.λπ.) . Έτσι, οι γονιδιωματικές αλλοιώσεις σε περιοχές ρυθμιστικών γονιδίων δεν έχουν μελετηθεί σε βάθος.Στην παρούσα διατριβή χρησιμοποιείται μια νέα τεχνική βαθιάς ομαδοποίησης (Deep Clustering), αξιοποιώντας τα πλεονεκτήματα των autoencoders σε δεδομένα αλληλουχίας DNA για τον ακριβή διαχωρισμό ασθενών υψηλού και χαμηλού κινδύνου σε οκτώ διαφορετικούς καρκίνους ιστούς. Έχουν αναλυθεί περισσότερα από 1000 ολόκληρα γονιδιώματα πρωτογενούς όγκου, που ανακτήθηκαν από το αποθετήριο ICGC. Τα συνολικά ευρήματα υποδηλώνουν ότι οι ρυθμιστικές περιοχές όπως ο υποκινητής, παίζουν βασικό ρόλο στην πρόγνωση του κινδύνου επιβίωσης σε οκτώ ιστούς με δύο επίπεδα θνησιμότητας για τις καμπύλες Kaplan-Meier. Έτσι, οι γονιδιωματικές μεταλλάξεις σε περιοχές υποκινητών έχουν υποκείμενα μοτίβα ικανά να διακρίνουν μεταξύ ασθενών υψηλού ή χαμηλού κίνδυνο επιβίωσης.