Machine learning tools, models, and algorithms for early detection of alzheimer’s disease in correlation with multi omics data
Creators: name: Μπαλής, Βασίλειος Αποστόλου
Publisher: name: Aristotle University of Thessaloniki
Year: 2025
Subjects: Μηχανική μάθηση
MOFA
νόσος Alzheimer
Machine learning
Alzheimer's disease

description: Alzheimer's disease (AD) is a neurodegenerative condition characterized by a steady deterioration in cognitive function that eventually results in loss of autonomy and death. AD is the leading cause of dementia, affecting more than 50 million individuals globally. Multi-omics data have been shown to be important in comprehending the complexity of AD in earlier research. With distinct insights from each omic layer, multi-omics data—which include transcriptomics, proteomics, metabolomics, and genomics—offer a complete picture of the molecular mechanisms driving AD. In order to understand the intricate molecular mechanisms behind AD, 700 tissue samples were subjected to Multi-Omics Factor Analysis (MOFA) in this investigation. MOFA discovered 10 latent variables that capture unique differences both within and across these omic layers by combining mRNA, miRNA, and lncRNA data. This integrated method emphasizes how important multi-omics are to understanding disease causes and finding putative biomarkers. The results of the analysis demonstrated that tissue-specific variations account for a significant portion of the variance explained by these latent variables, underscoring the need of taking these variations into account when researching complex disorders such as AD. These results highlight MOFA's potential as an effective method for locating treatment targets and biomarkers, which will further AD research and enhance patient outcomes.
description: Η νόσος του Alzheimer (AD) είναι μια νευροεκφυλιστική κατάσταση που χαρακτηρίζεται από σταθερή επιδείνωση της γνωστικής λειτουργίας που τελικά οδηγεί σε απώλεια αυτονομίας και θάνατο. Η AD είναι η κύρια αιτία άνοιας, επηρεάζοντας περισσότερα από 50 εκατομμύρια άτομα παγκοσμίως. Τα πολυ-ομικά δεδομένα έχουν αποδειχθεί σημαντικά για την κατανόηση της πολυπλοκότητας της AD σε προηγούμενες έρευνες. Με ξεχωριστές γνώσεις από κάθε ωμικό στρώμα, τα δεδομένα multi-omics - τα οποία περιλαμβάνουν μεταγραφωματική, πρωτεϊνωματική, μεταβολομική και γονιδιωματική - προσφέρουν μια πλήρη εικόνα των μοριακών μηχανισμών που οδηγούν στην AD. Προκειμένου να κατανοηθούν οι περίπλοκοι μοριακοί μηχανισμοί πίσω από το AD, 700 δείγματα ιστών υποβλήθηκαν σε ανάλυση παραγόντων Multi-Omics (MOFA) σε αυτή την έρευνα. Το MOFA ανακάλυψε 10 λανθάνουσες μεταβλητές που καταγράφουν μοναδικές διαφορές τόσο εντός όσο και μεταξύ αυτών των ωμικών στρωμάτων συνδυάζοντας δεδομένα mRNA, miRNA και lncRNA. Αυτή η ολοκληρωμένη μέθοδος τονίζει πόσο σημαντική είναι η πολυ-ομική για την κατανόηση των αιτιών της νόσου και την εύρεση υποτιθέμενων βιοδεικτών. Τα αποτελέσματα της ανάλυσης έδειξαν ότι οι ειδικές ανά ιστό παραλλαγές αντιπροσωπεύουν ένα σημαντικό μέρος της διακύμανσης που εξηγείται από αυτές τις λανθάνουσες μεταβλητές, υπογραμμίζοντας την ανάγκη να ληφθούν υπόψη αυτές οι παραλλαγές κατά την έρευνα σύνθετων διαταραχών όπως η AD. Αυτά τα αποτελέσματα υπογραμμίζουν τις δυνατότητες του MOFA ως αποτελεσματικής μεθόδου για τον εντοπισμό θεραπευτικών στόχων και βιοδεικτών, η οποία θα προωθήσει την έρευνα AD και θα ενισχύσει τα αποτελέσματα των ασθενών.
description: Συνεργαζόμενα Τμήματα : Επιστήμης και Τεχνολογίας (Διεθνές Πανεπιστήμιο Ελλάδας)