Ερμηνευτική ανάλυση ανθρώπινων σωματικών μεταλλάξεων στην οξεία μυελογενή λευχαιμία: Αξιοποίηση επιλογής χαρακτηριστικών και τεχνητής νοημοσύνης για βελτιωμένη διαγνωστική ακρίβεια
Creators: name: Δαφνούδης, Δημήτριος Αριστείδη
Publisher: name: Aristotle University of Thessaloniki
Year: 2024
Subjects: Οξεία Μυελογενής Λευχαιμία
Σωματικές Μεταλλάξεις
Βαθιά Μάθηση
Αcute Myeloid Leukemia
Somatic Mutations
Deep Learning

description: Η ενσωμάτωση εργαλείων γονιδιωματικής μεγάλης κλίμακας, σε συνδυασμό με τεχνικές Μηχανικής (ML) και Βαθιάς εκμάθησης (DL), έχει προταθεί για την ερμηνεία των σωματικών μεταλλάξεων στην Οξεία Μυελογενή Λευχαιμία (ΟΜΛ). Η μελέτη μας στοχεύει να διερευνήσει τη προοπτική του συνδυασμού αυτού, στην ανάλυση σωματικών μεταλλάξεων για τη διάκριση τύπων λευχαιμίας, χρησιμοποιώντας υπολογιστικές, στατιστικές και τεχνικές ML και DL, με σκοπό την κατανόηση της ετερογένειας. Μετά την προ επεξεργασία δεδομένων, χρησιμοποιήσαμε τέσσερα σύνολα δεδομένων, περιλαμβάνοντας 903 ασθενείς με ΟΜΛ, Οξεία Λεμφοβλαστική Λευχαιμία (ΟΛΛ), και Χρόνια Λεμφοκυτταρική Λευχαιμία (ΧΛΛ) με άνιση κατανομή. Για να κατανοήσουμε την ετερογένεια και να αποκαλύψουμε τις διαφορές μεταξύ των τύπων λευχαιμίας, χρησιμοποιήσαμε εργαλεία όπως το maftools για την ανάλυση και οπτικοποίηση των σωματικών μεταλλάξεων και την Ανάλυση Διαφορικής Έκφρασης Γονιδίων (GSEA) χρησιμοποιώντας την Reactome 2022 ως βάση δεδομένων, για την εύρεση γονιδίων που είναι στατιστικά εμπλουτισμένη σε βιολογικά μονοπάτια. Προ επεξεργαστήκαμε τα δεδομένα χρησιμοποιώντας Cramer’s V, αφαιρώντας χαρακτηριστικά με συσχέτιση ≥ 0.75, ακολουθούμενες από αλγόριθμους εποπτευόμενης ML και Πολυστρωματικού Perceptron (MLP). Τα πιο συχνά παρατηρούμενα γονίδια στα δείγματα δεν ήταν κοινά μεταξύ των διαφορετικών τύπων λευχαιμίας. Η συνύπαρξη μεταλλαγμένων γονίδιων, παρείχαν σημαντικές βιολογικές πληροφορίες για κάθε τύπο λευχαιμίας. Η ανάλυση των μεταλλάξεων αποκάλυψε ότι κοινά γονίδια στην ΟΜΛ και τη ΧΛΛ είναι στατιστικά εμπλουτισμένα σε ορισμένα από τα κοινά σημαντικά μονοπάτια με βάση την τιμή p 0.05, περισσότερο από ότι στην ΟΛΛ. Εφαρμόζοντας τη συσχέτιση του Cramer’s V αφαιρέσαμε στατιστικά τα μισά χαρακτηριστικά για να αποφύγουμε τη συσχέτιση μεταξύ χαρακτηριστικών. Χρησιμοποιώντας σύνολα ML, το μοντέλο LGBMClassifier μπόρεσε να κατηγοριοποιήσει με ακρίβεια (0.85), ενώ το μοντέλο μας έφτασε το 0,66 στο τελικό σετ δεδομένων. Το μοντέλο MLP ήταν ικανό να προβλέψει την ΟΜΛ και την ΧΛΛ με ακρίβεια 0.75, ενώ οι καμπύλες απώλειας κατά την εκπαίδευση του μοντέλου, μειώνονταν διαρκώς. Οι ασθενείς με ΟΛΛ είχαν το χαμηλότερο f1-score (0.06), αποδεικνύοντας την αδυναμία του μοντέλου να ταξινομήσει μικρότερες σε αριθμό κατηγορίες. Συμπεραίνουμε ότι, η ενσωμάτωση εργαλείων μεγάλης κλίμακας για τη γονιδιωματική με τεχνικές ML και DL αποδείχθηκε αποτελεσματική στην ανάλυση σωματικών μεταλλάξεων και την ταξινόμηση των τύπων ΟΜΛ και ΧΛΛ. Η άνιση κατανομή των κατηγοριών στο σύνολο δεδομένων αποδείχθηκε πρόκληση για όλα τα μοντέλα. Η χρήση εργαλείων όπως το maftools για ανάλυση μεταλλάξεων και GSEA ενίσχυσε την κατανόηση της ετερογένειας της λευχαιμίας σε συνδυασμό με τα μοντέλα ML και DL.
description: The integration of large-scale genomic tools followed by Machine (ML) and Deep learning (DL) techniques, have been proposed for the interpretation of somatic mutations in Acute Myeloid Leukemia (AML). Our study aims to explore this fusion's potential in analyzing somatic mutations to distinguish leukemia subtypes by utilizing computational, statistical and ML and DL approaches in order to enhance heterogeneity understanding. After data preprocessing, we utilized four datasets, comprising an imbalanced data of 903 patients with AML, Acute Lymphoblastic Leukemia (ALL), and Chronic Lymphocytic Leukemia (CLL). To understand heterogeneity and unravel the differences between leukemia types, we used maftools for the analysis and visualization of somatic mutations and Gene Set Enrichment Analysis (GSEA) using Reactome 2022 Knowledgebase for finding genes that are statistically enriched in biological pathways. We preprocess the dataset using Cramer’s V, removing features with ≥ 0.75 correlation, followed by supervised ML algorithms and Multilayer Perceptron (MLP) model. The most frequently observed genes in samples were not common across different leukemia types. Co-occurring mutated genes, provided biological insights within the types of leukemia. The analysis of somatic mutations revealed that genes in AML and CLL are statistically enriched in some of the common significant pathways based on p-value of 0.05, more so than in ALL. Appling Cramer’s V we statistically removed half of the features to avoid multicollinearity. Using supervised ML models, LGBMClassifier achieved a balanced accuracy of 0.85 whereas our ML model, 0.66 on the validation set. The MLP model was able to predict AML and CLL and achieved a balanced accuracy of 0.75 on the validation set, while training and validation loss curves consistently decreased over epochs. ALL patients had the lowest f1-score (0.06), resulting the weakness of the model to classify minor classes. In conclusion, the integration of large-scale genomic tools with ML and DL techniques has proven effective in analyzing somatic mutations and classify AML, and CLL subtypes. The unbalance of classes in the dataset has been proven challenging for all the models. The use of maftools for mutation analysis, GSEA for pathway enrichment, and advanced ML and DL models has enhanced the understanding of leukemia heterogeneity.
description: Τμήμα Βιολογίας, Συνεργαζόμενα Τμήματα : Επιστήμης και Τεχνολογίας (Διεθνές Πανεπιστήμιο Ελλάδας)