Exploring Biological Networks with Deep Learning Methods and Omics Data of Cancer Patients
Creators: name: Σαραντίδης, Παναγιώτης Βασιλείου
Publisher: name: Aristotle University of Thessaloniki
Year: 2024
Subjects: Ομικά Δεδομένα
Βαθιά Μάθηση
Ταξινόμηση Υποτύπων Καρκίνου
Omics Data
Deep Learning
Cancer Subtype Classification

description: Cancer remains a major public health challenge worldwide, with numerous types exhibiting distinct molecular characteristics that affect treatment responses and outcomes. Accurate characterization of cancer grade and subtype is of utmost importance for the prognosis and treatment of cancer patients. There is a growing number of studies focused on the use of machine learning for accurate cancer classification. However, while most of them rely on traditional machine learning algorithms and single omics data, the rapidly expanding deep learning field presents a promising avenue for more accurate and robust solutions. The present study explores the use of Graph Convolutional Networks (GCNs) for the histological classification of cancer subtypes, utilizing both single and multi-omics data from the TCGA repository. The initial baseline model used only gene expression data and was later enhanced to integrate three types of omics datasets: Gene expression, methylation and copy number alterations (CNA). In the multi-omics context, two different model architectures were compared. One model employed a single-graph structure, while the other utilized three separate graph structures, each corresponding to one data type. Additionally, we compared the initial GCN models with a model incorporating a knowledge enhancement layer and a Graph Attention Network (GAT). In terms of results, in the BRCA dataset, models integrating multi-omics data exhibited superior accuracy, particularly the single-graph structure, which achieved a higher test accuracy of 95.4%, compared to the separate-graph's 84.5%, while the gene expression model achieved a test accuracy of 87.6%. Similarly, in the other two datasets used (COADREAD and LGG), the single-graph structure was also the most accurate. Incorporating the attention mechanism led to further enhancements, though improvements were marginal. The interpretability of the model was also investigated, through feature perturbation methods, identifying gene signatures indicative of each cancer subtype. The top features of the datasets were used for enrichment analysis contributing to a more profound understanding. Comparison with state-of-art methods shows that our approach for the histological classification of these particular cancer types is a novel contribution to the field. To our knowledge, no other studies have leveraged multi-omics data and deep learning architectures for this task. Our results not only underscore the potential of deep learning in improving predictive models for cancer classification but also establish the groundwork for future applications of our model in other cancer classification tasks.
description: Ο καρκίνος παραμένει μια σημαντική πρόκληση για τη δημόσια υγεία παγκοσμίως, με πολλούς τύπους να παρουσιάζουν ξεχωριστά μοριακά χαρακτηριστικά που επηρεάζουν την ανταπόκριση και τα αποτελέσματα της θεραπείας. Ο ακριβής χαρακτηρισμός του βαθμού και του υποτύπου καρκίνου είναι υψίστης σημασίας για την πρόγνωση και τη θεραπεία των ασθενών. Υπάρχει αυξανόμενος αριθμός μελετών που επικεντρώνονται στη χρήση της μηχανικής μάθησης για την ακριβή ταξινόμηση του καρκίνου. Ωστόσο, ενώ οι περισσότερες από αυτές βασίζονται σε παραδοσιακούς αλγόριθμους μηχανικής μάθησης και μεμονωμένα δεδομένα omics (single-omics), το ταχέως αναπτυσσόμενο πεδίο της βαθιάς μάθησης παρουσιάζει μια πολλά υποσχόμενη οδό για πιο ακριβείς και ισχυρές λύσεις. Η παρούσα μελέτη διερευνά τη χρήση των Συνελικτικών Νευρωνικών Δικτύων Γράφων (Graph Convolutional Netwrosk, GCNs) για την ιστολογική ταξινόμηση υποτύπων καρκίνου, χρησιμοποιώντας δεδομένα τόσο single-omics όσο και πολλαπλών omics (multi-omics) από το αποθετήριο TCGA. Το αρχικό βασικό μοντέλο χρησιμοποίησε μόνο δεδομένα γονιδιακής έκφρασης, ενώ αργότερα βελτιώθηκε για να ενσωματώσει τρεις τύπους δεδομένων omics: γονιδιακή έκφραση, μεθυλίωση και αλλαγές αριθμού αντιγράφων (CNA). Στο πλαίσιο των multi-omics, συγκρίθηκαν δύο διαφορετικές αρχιτεκτονικές μοντέλων. Το ένα μοντέλο χρησιμοποιούσε μια ενιαία δομή γραφήματος, ενώ το άλλο χρησιμοποιούσε τρεις ξεχωριστές δομές γραφημάτων, καθεμία αντιστοιχούσα σε έναν τύπο δεδομένων. Επιπλέον, συγκρίναμε τα αρχικά μοντέλα GCN με ένα μοντέλο που ενσωματώνει ένα επίπεδο βελτίωσης γνώσης και ένα δίκτυο προσοχής (Graph Attention Network, GAT). Όσον αφορά τα αποτελέσματα, στο σύνολο δεδομένων BRCA, τα μοντέλα που ενσωματώνουν δεδομένα multi-omics παρουσίασαν υψηλότερη ακρίβεια, με τη δομή ενιαίου γραφήματος να επιτυγχάνει ακρίβεια δοκιμής 95,4%, σε σύγκριση με το 84,5% της δομής ξεχωριστών γραφημάτων και το 87,6% του μοντέλου γονιδιακής έκφρασης. Ομοίως, στα άλλα δύο σύνολα δεδομένων που χρησιμοποιήθηκαν (COADREAD και LGG), η δομή ενιαίου γραφήματος ήταν επίσης η πιο ακριβής. Η ενσωμάτωση του μηχανισμού προσοχής οδήγησε σε περαιτέρω βελτιώσεις, αν και οι βελτιώσεις ήταν οριακές. Επίσης, η ερμηνευσιμότητα του μοντέλου διερευνήθηκε μέσω ταυτοποίησης γονιδιακών υπογραφών ενδεικτικών για κάθε υποτύπο καρκίνου. Τα κορυφαία χαρακτηριστικά για κάθε βάση δεδομένων χρησιμοποιήθηκαν για την ανάλυση εμπλουτισμού, συμβάλλοντας σε μια βαθύτερη κατανόηση. Η σύγκριση με μεθόδους τελευταίας τεχνολογίας δείχνει ότι η προσέγγισή μας για την ιστολογική ταξινόμηση αυτών των συγκεκριμένων τύπων καρκίνου αποτελεί μια καινοτόμο συνεισφορά στο πεδίο. Από όσο γνωρίζουμε, καμία άλλη μελέτη δεν έχει αξιοποιήσει δεδομένα multi-omics και αρχιτεκτονικές βαθιάς μάθησης για αυτόν τον σκοπό. Τα αποτελέσματά μας όχι μόνο υπογραμμίζουν τις δυνατότητες της βαθιάς μάθησης για τη βελτίωση των προγνωστικών μοντέλων στην ταξινόμηση του καρκίνου, αλλά επίσης θέτουν τις βάσεις για μελλοντικές εφαρμογές του μοντέλου μας σε άλλες εργασίες ταξινόμησης.