DeepOmicsAE: Representación de módulos de señalización en la enfermedad de Alzheimer con análisis de aprendizaje profundo de proteómica, metabolómica y datos clínicos

Resumen

DeepOmicsAE es un flujo de trabajo centrado en la aplicación de un método de aprendizaje profundo (es decir, un codificador automático) para reducir la dimensionalidad de los datos multiómicos, proporcionando una base para modelos predictivos y módulos de señalización que representan múltiples capas de datos ómicos.

Resumen

Los grandes conjuntos de datos ómicos están cada vez más disponibles para la investigación de la salud humana. Este artículo presenta DeepOmicsAE, un flujo de trabajo optimizado para el análisis de conjuntos de datos multiómicos, incluidos proteómicos, metabolómicos y datos clínicos. Este flujo de trabajo emplea un tipo de red neuronal denominada autocodificador para extraer un conjunto conciso de características de los datos de entrada multiómicos de alta dimensión. Además, el flujo de trabajo proporciona un método para optimizar los parámetros clave necesarios para implementar el autocodificador. Para mostrar este flujo de trabajo, se analizaron los datos clínicos de una cohorte de 142 individuos sanos o diagnosticados con la enfermedad de Alzheimer, junto con el proteoma y el metaboloma de sus muestras cerebrales postmortem. Las características extraídas de la capa latente del autocodificador retienen la información biológica que separa a los pacientes sanos de los enfermos. Además, las características individuales extraídas representan distintos módulos de señalización molecular, cada uno de los cuales interactúa de manera única con las características clínicas de los individuos, proporcionando un medio para integrar la proteómica, la metabolómica y los datos clínicos.

Introducción

Una proporción cada vez mayor de la población está envejeciendo y se espera que la carga de las enfermedades relacionadas con la edad, como la neurodegeneración, aumente drásticamente en las próximas décadas¹. La enfermedad de Alzheimer es el tipo más común de enfermedad neurodegenerativa². El progreso en la búsqueda de un tratamiento ha sido lento debido a nuestra escasa comprensión de los mecanismos moleculares fundamentales que impulsan la aparición y el progreso de la enfermedad. La mayor parte de la información sobre la enfermedad de Alzheimer se obtiene post mortem a partir del examen del tejido cerebral, lo que ha....

Protocolo

NOTA: Los datos utilizados aquí fueron datos de ROSMAP descargados del portal de conocimiento de AD. No se necesita el consentimiento informado para descargar y reutilizar los datos. El protocolo presentado en este documento utiliza el aprendizaje profundo para analizar datos multiómicos e identificar módulos de señalización que distinguen a pacientes específicos o grupos de muestras basándose, por ejemplo, en su diagnóstico. El protocolo también ofrece un pequeño conjunto de características extraídas que resumen los datos originales a gran escala y se pueden utilizar para análisis posteriores, como el entrenamiento de un modelo predictivo mediante algoritmos de apren....

Discusión

La estructura del conjunto de datos es fundamental para el éxito del protocolo y debe comprobarse cuidadosamente. Los datos deben formatearse como se indica en la sección 1 del protocolo. La asignación correcta de las posiciones de las columnas también es fundamental para el éxito del método. Los datos proteómicos y metabolómicos se preprocesan de manera diferente y la selección de características se realiza por separado debido a la diferente naturaleza de los datos. Por lo tanto, es fundamental asignar correct.......

Materiales

Name	Company	Catalog Number	Comments
Computer	Apple	Mac Studio	Apple M1 Ultra with 20-core CPU, 48-core GPU, 32-core Neural Engine; 64 GB unified memory
Conda v23.3.1	Anaconda, Inc.	N/A	package management system and environment manager
conda environment DeepOmicsAE	N/A	DeepOmicsAE_env.yml	contains packages necessary to run the worflow
github repository DeepOmicsAE	Microsoft	https://github.com/elepan84/DeepOmicsAE/	provides scripts, Jupyter notebooks, and the conda environment file
Jupyter notebook v6.5.4	Project Jupyter	N/A	a platform for interactive data science and scientific computing
DT01-metabolomics data	N/A	ROSMAP_Metabolon_HD4_Brain 514_assay_data.csv	This data was used to generate the Results reported in the article. Specifically, DT01-DT04 were merged by matching them based on the individualID. The column final consensus diagnosis (cogdx) was filtered to keep only patients classified as healthy or AD. Climnical features were filtered to keep the following: age at death, sex and education. Finally, age reported as 90+ was set to 91, then the age column was transformed to float64. The data is available at https://adknowledgeportal.synapse.org
DT02-TMT proteomics data	N/A	C2.median_polish_corrected_log2 (abundanceRatioCenteredOn MedianOfBatchMediansPer Protein)-8817x400.csv
DT03-clinical data	N/A	ROSMAP_clinical.csv
DT04-biospecimen metadata	N/A	ROSMAP_biospecimen_metadata .csv
Python 3.11.3	Python Software Foundation	N/A	programming language