Multidimensional computational methods for modeling cancer diagnosis, prognosis and treatment
Authors: Κούρου Κωνσταντίνα 
Published: August 2021

Η παρούσα διατριβή πραγματεύεται τη μοντελοποίηση της διάγνωσης, της πρόγνωσης και της θεραπείας του καρκίνου, αναλύοντας και εφαρμόζοντας ευρέως χρησιμοποιούμενες υπολογιστικές προσεγγίσεις οι οποίες μπορούν αποτελεσματικά να συμβάλουν στην έρευνα για τη διαχείριση του καρκίνου, την ογκολογία και την ιατρική ακριβείας. Κύριος στόχος αυτής της διατριβής είναι να μελετήσει και να κατανοήσει περαιτέρω τη μοριακή βάση της εξέλιξης του καρκίνου και την πρόβλεψη κινδύνου συνδυάζοντας τα ιατρικά δεδομένα του ασθενούς με δεδομένα υψηλής απόδοσης. Προς αυτή την κατεύθυνση, επιδιώξαμε να διερευνήσουμε τον τρόπο με τον οποίο η ενσωμάτωση ετερογενών συνόλων δεδομένων που σχετίζονται με την ανάπτυξη του καρκίνου, όπως οι γονιδιωματικές αλλαγές και οι πολυμορφισμοί ενός νουκλεοτιδίου, θα μπορούσε στη συνέχεια να επιτρέψει την καλύτερη και πιο έγκυρη ταξινόμηση διαφορετικών φαινοτύπων σχετικών με την εξέλιξη του καρκίνου. Ο τομέας της Συστημικής Βιολογίας έχει αναπτυχθεί σημαντικά τα τελευταία χρόνια και αφορά την ερμηνεία συγκεκριμένων βιολογικών συμβάντων χρησιμοποιώντας τη θεωρία των συστημάτων και των δικτύων. Τα βιολογικά δίκτυα ή δίκτυα γονιδιακής αλληλεπίδρασης, αποτελούν κοινή έννοια στη Συστημική Βιολογία ενώ ταυτόχρονα παρέχουν κρίσιμη πληροφορία σχετικά με τους βιολογικούς μηχανισμούς των υγιών και μη υγιών φαινοτύπων. Στην παρούσα διδακτορική διατριβή, δεδομένα γονιδιακής έκφρασης τα οποία έχουν εξαχθεί από διατάξεις μικροσυστοιχιών, αναλύονται περαιτέρω με στόχο την μοντελοποίηση δικτύων μέσω της τεχνικής των Μπαγιεσιανών (Bayesian) και Δυναμικών Μπαγιεσιανών (Dynamic Bayesian) δικτύων. Απώτερος σ τόχος είναι η ανίχνευση αλληλεπιδράσεων και σχέσεων μεταξύ των γονιδίων, καθώς και η διεξοδική ανάλυση των παραγόμενων δικτύων αλληλεπίδρασης που συμβάλλουν στη διάγνωση και πρόγνωση της ασθένειας του καρκίνου καθώς και στην ταξινόμηση των δειγμάτων σε διαφορετικές κλάσεις. Επιπλέον, μελετήθηκαν και υλοποιήθηκαν σειρά αλγορίθμων Μηχανικής Μάθησης (Machine Learning) με σκοπό την αναπαράσταση της γνώσης και την εξαγωγή συμπερασμάτων αναφορικά με τα κλινικά, ιστολογικά και γενετικά ευρήματα ασθενών σε πρώιμη διάγνωση τα οποία αξιοποιήθηκαν περαιτέρω σε μια προσπάθεια δημιουργίας μοντέλων πρόβλεψης στην κλινική πρακτική και την ενίσχυσης της κατανόησής μας για την ανάπτυξη λεμφώματος. Το πρώτο μέρος της διατριβής αναφέρεται στις αλληλεπιδράσεις των μορίων και ιδιαίτερα των διαφορικά εκφρασμένων γονιδίων (differentially expressed genes) που συμβάλλουν στην διάγνωση και εξέλιξη της νόσου του καρκίνου. Με βάση αυτή την γνώση, ο προσδιορισμός και η αναγνώριση των διαφορικά εκφρασμένων γονιδίων και των σχετικών μοριακών μονοπατιών στα οποία συμμετέχουν είναι μεγάλης σημασίας. Εκμεταλλευτήκαμε τα σημαντικά ως προς την έκφρασή τους γονίδια για να πραγματοποιήσουμε περαιτέρω ανάλυση των βιολογικών μονοπατιών. Σύμφωνα με τα αποτελέσματα, προσδιορίσαμε σημαντικές βιολογικές οδούς στις οποίες τα γονίδια που σχετίζονται με την ανάπτυξη καρκίνου έχουν αναγνωριστεί ως έντονα εμπλουτισμένες και συμμετέχουν σε αυτές. Με βάση την ανάλυση που πραγματοποιήθηκε, προτείναμε μεθοδολογία για την πρόβλεψη της υποτροπής του καρκίνου του στόματος χρησιμοποιώντας Δυναμικά Μπαγιεσιανά δίκτυα. Η προτεινόμενη μεθοδολογία δέχεται ως είσοδο δεδομένα έκφρασης γονιδίων από διάφορες χρονικές στιγμές προκειμένου να προβλέψει την υποτροπή της νόσου. Στη συνέχεια και βάσει της μεθόδου των δυναμικών δικτύων, μπορούμε να εξάγουμε υποθέσεις για τις αιτιώδεις αλληλεπιδράσεις μεταξύ των γονιδίων σε διαδοχικά χρονικά διαστήματα. Επιτεύχθηκε έτσι η ανάπτυξη έγκυρων και ακριβών μοντέλων πρόβλεψης με αναφορά στα δεδομένα που αποκτήθηκαν από το επίπεδο των βιολογικών μονοπατιών στα οποία συμμετέχουν τα γονίδια προς μελέτη. Tα δεδομένα που αναφέρθηκαν παραπάνω χρησιμοποιήθηκαν ώστε να καθοριστούν η δομή και οι παράμετροι δύο μοντέλων Δυναμικών Μπαγιεσιανών δικτύων που σχετίζονται με την κατάσταση συγκεκριμένων ασθενών, δηλαδή εκείνων που επανεμφάνισαν ή όχι καρκίνο. Οι παράμετροι προσδιορίστηκαν μεταξύ των μεταβλητών του πρώτου χρονικού διαστήματος και κατά τη διάρκεια του πρώτου και δεύτερου διαστήματος. Έτσι, μπορέσαμε να υποθέσουμε σχετικά με τις σχέσεις - αλληλεπιδράσεις μεταξύ των γονιδίων. Επιπλέον, η χαρτογράφηση αυτών των αλληλεπιδράσεων με γνωστές και επαληθευμένες αλληλεπιδράσεις στην βιβλιογραφία είναι σε θέση να προσφέρει καλύτερη εικόνα στις υποκείμενες μοριακές διεργασίες της νόσου. Η συνολική απόδοση των μοντέλων πρόβλεψης ήταν ίση με 81,8% ακρίβεια και περιοχή κάτω από την ROC καμπύλη ίση με 0.892, αναφορικά με τις γνώσεις που αποκτήθηκαν από την ανάλυση εμπλουτισμού των σηματοδοτικών μονοπατιών. Στην συνέχεια, διερευνήθηκε η ταξινόμηση των ασθενών με καρκίνο σε προκαθορισμένες κλάσεις μέσω προσεγγίσεων που βασίζονται και πάλι στα Δυναμικά Μπαγιεσιανά δίκτυα τα οποία επιτρέπουν τη συνεκμετάλλευση της γνώσης από στατιστικά σημαντικά γονίδια και τα βασικά ρυθμιστικά τους μόρια. Προσδιορίσαμε τα γονίδια που λειτουργούν ως ρυθμιστές και μεσολαβούν στη δραστηριότητα παραγόντων μεταγραφής τα οποία έχουν βρεθεί σε όλους τους υποκινητές της λίστας με τα διαφορικά εκφρασμένα γονίδια. Τα χαρακτηριστικά αυτά χρησιμοποιήθηκαν ως προγενέστερη γνώση στα Δυναμικά Μπαγιεσιανά δίκτυα για τη διάκριση του όγκου από τα υγιή δείγματα. Χρησιμοποιήσαμε τρία σύνολα δεδομένων μικροσυστοιχιών από το αποθετήριο Gene Expression Omnibus (GEO) και πραγματοποιήσαμε αρχικά ανάλυση διαφορικής έκφρασης. Η μετέπειτα ανάλυση των υποκινητών και των σηματοδοτικών οδών των αναγνωρισμένων γονιδίων αποκάλυψε τους βασικούς ρυθμιστές που επηρεάζουν τους μηχανισμούς μεταγραφής των εν λόγω γονιδίων. Εφαρμόσαμε τον προτεινόμενο αλγόριθμο σε επιλεγμένα γονίδια και προσδιορίσαμε τα χαρακτηριστικά που μπορούν να ταξινομήσουν με ακρίβεια τα δείγματα στις ομάδες ελέγχου (controls) και άγριου τύπου (wild type). Τόσο η ακρίβεια όσο και η περιοχή κάτω από την καμπύλη ROC ήταν υψηλές, στηριζόμενοι στα τελικά σύνολα γονιδίων (δηλαδή στα διαφορικά εκφρασμένα γονίδια και τους υποκινητές τους). Συγκεκριμένα, η ακρίβεια κυμάνθηκε μεταξύ 70,8% - 98,5%, ενώ η καμπύλη ROC μεταξύ 0,562 - 0,985. Στο δεύτερο μέρος της διατριβής μελετήσαμε τη συμβολή των προφίλ γενετικής ευαισθησίας σε ασθενείς με σύνδρομο Sjögren. Συνδυάζοντας τα γενετικά δεδομένα με γνωστούς κλινικούς, ιστολογικούς και ορολογικούς παράγοντες κινδύνου, ενισχύσαμε την ακρίβεια της πρόβλεψης ανάπτυξης λεμφώματος σε αυτόν τον πληθυσμό ασθενών. Ο δυνητικός προγνωστικός ρόλος τόσο των γενετικών παραλλαγών όσο και των εργαστηριακών παραγόντων κινδύνου διερευνήθηκε μέσω μεθοδολογίας Μηχανικής Μάθησης, η οποία ενσωματώνει ταξινομητές, όπως ο ταξινομητής Ενίσχυσης Σύστασης (Gradient Boosting - GB) και τα Τυχαία Δέντρα (Random Forests - RFs) με συγκεκριμένα μέτρα εντροπίας. Οι μέθοδοι συνόλου (ensemble) που αναπτύχθηκαν βελτίωσαν την ακρίβεια της ταξινόμησης των ασθενών βάσει προσεγγίσεων ευαίσθητων σε μικρές διακυμάνσεις στη φάση της εκπαίδευσης. Η αξιολόγηση της προτεινόμενης μεθοδολογίας έγινε με διαδικασία διασταυρούμενης επικύρωσης και έδωσε σημαντικά αποτελέσματα ως προς την ακρίβεια, την ευαισθησία και την ειδικότητα (GB: ακρίβεια = 0.7780, RF με ευρετήριο Gini: ακρίβεια = 0.7626, RF με εντροπία: ακρίβεια = 0.7590). Επομένως, τα κλινικά, ιστολογικά και ορολογικά ευρήματα κατά την πρώιμη διάγνωση χρησιμοποιήθηκαν στον σχεδιασμό προγνωστικού μοντέλου που βασίζεται σε τεχνικές Μηχανικής Μάθησης και έχει ως στόχο την εφαρμογή του στην κλινική πράξη ενισχύοντας περαιτέρω την κατανόησή μας για την ανάπτυξη του καρκίνου. Συνοψίζοντας, στην παρούσα διατριβή, μελετήσαμε τις δυνατότητες συνδυασμού δεδομένων μεταγραφής με γνώσεις από σηματοδοτικά μονοπάτια στα οποία συμμετέχουν γονίδια σημαντικά στην εξέλιξη του καρκίνου, με στόχο την διαστρωμάτωση του κινδύνου των ασθενών. Η εφαρμογή νέων μεθόδων ανάλυσης που βασίζονται σε Δυναμικά Μπαγιεσιανά δίκτυα επέτρεψε την ανάπτυξη μοντέλων ικανών να ταξινομήσουν στις επιμέρους ομάδες διαφορετικούς φαινοτύπους με υψηλή ακρίβεια. Δείξαμε επίσης, ότι τα προβλεπτικά μοντέλα που βασίζονται σε τεχνικές Μηχανικής Μάθησης μπορούν να συμβάλουν στην πρόβλεψη της ανάπτυξης του καρκίνου μέσω της ενσωμάτωσης δεδομένων γενωμικής στις υπάρχουσες κλινικές πληροφορίες, συμβάλλοντας έτσι στη βελτίωση της πρόγνωσης και της θεραπείας της νόσου.