Pan-cancer module and network analysis for identifying dominating subnetworks across hu man cancers

2018 Fiscal Year Annual Research Report

• Project/Area Number: 17F17353
• Research Institution: Kyoto University
• Principal Investigator: 阿久津 達也 京都大学, 化学研究所, 教授 (90261859)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): LIN CHUN-YU 京都大学, 化学研究所, 外国人特別研究員
• Project Period (FY): 2017-11-10 – 2020-03-31
• Keywords: 汎がんモジュール / タンパク質相互作用ネットワーク / 遺伝子発現量 / 遺伝子変異 / 遺伝子進化 / 深層学習

Outline of Annual Research Achievements

CoCoアルゴリズムについての計算機実験によりタンパク質相互作用データに基づく進化的スコア(PPIES)を用いる方が進化系統樹を用いるよりも良い精度を持つことが判明した。また、CoCoアルゴリズムを既存のタンパク質モジュール検出手法であるClusterONE、および、CORUMと比較した。その結果、CoCoとCORUMにより検出されたモジュールは、ClusterONEと比較して、より類似の生物学的機能を持ち、かつ、より密度が高いものであった。さらに,CoCoが検出したモジュール内のタンパク質は、CORUMとClusterONEのモジュールに含まれる大部分(87%)のタンパク質を含んでおり、かつ、既存のモジュールに含まれない5321個のタンパク質を含んでいた。さらに、CoCoは腫瘍と深く関連するITGAVモジュールを検出することに成功した。
一方、本研究において開発を開始した、深層学習を用いた遺伝子発現データ、遺伝子変異データ、遺伝子進化データの統合解析による腫瘍のサブタイプ分類法について研究を進め、手法を完成させた。なお具体的には、上記のPPIESスコアを用いて重要な遺伝子を選択して遺伝子発現データと遺伝子変異を統合するFESという手法と、多次元尺度構成法を用いて遺伝子発現データ、遺伝子変異データ、遺伝子進化データを統合するIMSの2種類を開発した。そして、TCGAデータベースより取得した乳がんの5種類のサブタイプデータ、および、（乳がん以外の）7種類のがんとその計14種類のタイプデータを用いて評価を行った。その結果、既存手法と比較して、FES,IMSともに有用性があることを示すことができた。

Current Status of Research Progress

2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.

Reason

開発を続けてきたCoCoアルゴリズムがほぼ完成し、かつ、他のモジュール検出法との比較により、その有効性を示すことができた。さらに本研究において研究を開始した深層学習を用いた遺伝子発現データ、遺伝子変異データ、遺伝子進化データの統合解析による腫瘍のサブタイプ分類法も開発が完了し、国際会議で発表するに至った。

Strategy for Future Research Activity

CoCoアルゴリズムの更なる改良と評価を進める。また、深層学習による腫瘍のサブタイプ分類法についての更なる改良を検討するとともに、Journal版論文を出版する。

Research Products

• [Int'l Joint Research] National Chiao Tung University/Taipei Medical University/Cathay General Hospital(その他の国・地域・台湾)
  • Country Name: その他の国・地域
  • Counterpart Institution: National Chiao Tung University/Taipei Medical University/Cathay General Hospital
• [Journal Article] HDAC1 and HDAC2 Double Knockout Triggers Cell Apoptosis in Advanced Thyroid Cancer (2019)
  • Author(s): Lin, C. L., Tsai, M. L., Lin, C. Y., Hsu, K. W., Hsieh, W. S., Chi, W. M., Huang, L. C., and Lee, C. H.
  • Journal Title: International Journal of Molecular Sciences Volume: 20 Pages: 454
  • DOI: 10.3390/ijms20020454
  • Peer Reviewed / Open Access / Int'l Joint Research
• [Journal Article] Deep Learning with Evolutionary and Genomic Profiles for Identifying Cancer Subtypes (2018)
  • Author(s): Lin, C. Y., Ruan, P. Y., Li, R. M., Yang, J. M., See S., and Akutsu, T.
  • Journal Title: Proc. IEEE 18th International Conference on BioInformatics and BioEngineering Volume: N/A Pages: 147-150
  • DOI: 10.1109/BIBE.2018.00035
  • Peer Reviewed / Int'l Joint Research
• [Journal Article] Identification of the PCa28 Gene Signature as a Predictor in Prostate Cancer (2018)
  • Author(s): Lee, J. Y., Lin, S. Y., Chuang, Y. H., Huang, S. H., Tseng, Y. Y., Lin, C. Y., Wang, H. J. and Yang, J. M.
  • Journal Title: Proc. IEEE 18th International Conference on BioInformatics and BioEngineering Volume: N/A Pages: 155-158
  • DOI: 10.1109/BIBE.2018.00037
  • Peer Reviewed / Int'l Joint Research
• [Presentation] Deep Learning with Evolutionary and Genomic Profiles for Identifying Cancer Subtypes (2018)
  • Author(s): Lin, C. Y., Ruan, P. Y., Li, R. M., Yang, J. M., See S., and Akutsu, T.
  • Organizer: IEEE 18th International Conference on BioInformatics and BioEngineering
  • Int'l Joint Research
• [Presentation] Identification of the PCa28 Gene Signature as a Predictor in Prostate Cancer (2018)
  • Author(s): Lee, J. Y., Lin, S. Y., Chuang, Y. H., Huang, S. H., Tseng, Y. Y., Lin, C. Y., Wang, H. J. and Yang, J. M.
  • Organizer: IEEE 18th International Conference on BioInformatics and BioEngineering
  • Int'l Joint Research
• [Presentation] Pan-cancer module network analysis for identifying dominating networks across human cancers (2018)
  • Author(s): Lin, C. Y., Yang, J. M., and Akutsu, T.
  • Organizer: The 7th joint Conference on Informatics In Biology, Medicine and Pharmacology