論文の概要: Highly Accurate Disease Diagnosis and Highly Reproducible Biomarker Identification with PathFormer

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.07268v1
• Date: Sun, 11 Feb 2024 18:23:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-13 16:30:49.448114
• Title: Highly Accurate Disease Diagnosis and Highly Reproducible Biomarker Identification with PathFormer
• Title（参考訳）: pathformerを用いた高精度疾患診断と高再現性バイオマーカー同定
• Authors: Zehao Dong, Qihang Zhao, Philip R.O. Payne, Michael A Province, Carlos Cruchaga, Muhan Zhang, Tianyu Zhao, Yixin Chen, Fuhai Li
• Abstract要約: グラフニューラルネットワーク(GNN)は、グラフ構造化データを分析するための主要なディープラーニングモデルである。 課題の根源は、生物学的シグナル伝達経路のユニークなグラフ構造である。 本稿では,バイオマーカーのランク付けと疾患診断の予測のために,シグナルネットワーク,優先知識,オミクスデータを統合した新しいGNNモデルアーキテクチャPathFormerを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 32.26944736442376
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Biomarker identification is critical for precise disease diagnosis and understanding disease pathogenesis in omics data analysis, like using fold change and regression analysis. Graph neural networks (GNNs) have been the dominant deep learning model for analyzing graph-structured data. However, we found two major limitations of existing GNNs in omics data analysis, i.e., limited-prediction (diagnosis) accuracy and limited-reproducible biomarker identification capacity across multiple datasets. The root of the challenges is the unique graph structure of biological signaling pathways, which consists of a large number of targets and intensive and complex signaling interactions among these targets. To resolve these two challenges, in this study, we presented a novel GNN model architecture, named PathFormer, which systematically integrate signaling network, priori knowledge and omics data to rank biomarkers and predict disease diagnosis. In the comparison results, PathFormer outperformed existing GNN models significantly in terms of highly accurate prediction capability ( 30% accuracy improvement in disease diagnosis compared with existing GNN models) and high reproducibility of biomarker ranking across different datasets. The improvement was confirmed using two independent Alzheimer's Disease (AD) and cancer transcriptomic datasets. The PathFormer model can be directly applied to other omics data analysis studies.
• Abstract（参考訳）: バイオマーカーの同定は、折りたたみ変化や回帰分析などのオミクスデータ解析における疾患の正確な診断と疾患発生の理解に重要である。 グラフニューラルネットワーク(GNN)は、グラフ構造化データを分析するための主要なディープラーニングモデルである。 しかし,オミクスデータ解析における既存のgnnの2つの大きな制限,すなわち,複数のデータセットにまたがる限定的予測(診断)精度と限定的再現可能なバイオマーカー識別能力を見出した。 課題の根源は生物学的シグナル伝達経路のユニークなグラフ構造であり、多くの標的とそれらの標的間の集中的かつ複雑なシグナル伝達相互作用からなる。 本研究では,この2つの課題を解決するために,バイオマーカーのランク付けと疾患診断の予測のために,シグナリングネットワーク,事前知識,オミクスデータを体系的に統合した新しいGNNモデルアーキテクチャPathFormerを提案する。 比較の結果,PathFormerは既存のGNNモデルよりも高い精度の予測能力(既存のGNNモデルと比較して30%の精度向上)と,異なるデータセット間でのバイオマーカーランキングの再現性に優れていた。 2つの独立したアルツハイマー病(ad)と癌転写学的データを用いて改善を確認した。 PathFormerモデルは、他のオミクスデータ分析研究に直接適用することができる。

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