Avanzare nella generazione di dati genetici in medicina

I Dati Genetici sono super importanti nella medicina di oggi, aiutando sia con la diagnosi che con il trattamento. Grazie alla nuova tecnologia, abbiamo tantissime informazioni genetiche su persone sane e malate. Però, trovare i dati giusti per studi specifici può essere ancora complicato. Questo è particolarmente vero per gli studi che controllano quanto sono efficaci i trattamenti. Per risolvere questo problema, gli scienziati hanno inventato metodi informatici per creare nuove sequenze genetiche. Questi metodi possono aiutarci a ottenere i dati giusti che ci servono.

I metodi informatici attuali per generare dati genetici spesso producono risultati scadenti. Questo succede perché usano semplici connessioni casuali e non considerano le complesse relazioni biologiche che esistono. Per risolvere questo, proponiamo un nuovo modello che mescola idee degli algoritmi genetici e del deep learning. Il nostro modello imita come avvengono i cambiamenti genetici e le Mutazioni in natura. Prende genomi conosciuti e li trasforma in nuovi con tratti specifici, come l'ascendenza o il cancro, senza perdere la somiglianza con i genomi reali.

#L'importanza dei dati genetici

I dati genetici giocano un ruolo cruciale nella medicina moderna. Offrono nuove possibilità per diagnosticare e trattare le malattie. La nuova tecnologia ha reso più facile sequenziare genomi, e ora ne abbiamo milioni. Tuttavia, i ricercatori affrontano sfide quando cercano di accedere ai dati giusti per i loro studi. Questo è particolarmente un problema per gli studi di validazione che controllano l'efficacia dei trattamenti.

Molti progetti hanno cercato di affrontare questo problema. Alcuni, come il Progetto Genoma Personale, rendono tutti i loro dati disponibili a tutti. Altri, come il Cancer Genome Atlas, condividono solo alcune informazioni sotto condizioni specifiche. C'è anche un problema di mancanza di dati diversi. Per esempio, molti studi non includono abbastanza informazioni su malattie rare o su persone di diverse origini etniche. Questa mancanza di diversità può rendere difficile creare modelli che possano effettivamente beneficiare tutti.

Per risolvere questi problemi, sono state create tre soluzioni principali:

1. Simulatori di dati: Questi programmi creano dati genetici usando metodi informatici. Tuttavia, spesso non riflettono accuratamente la complessità dei veri dati genetici.

2. Generatori di dati: Questi generano tipi simili di dati usando tecniche avanzate ma solitamente producono solo versioni leggermente modificate dei dati esistenti. Questo può limitare la loro capacità di gestire dati più complessi.

3. Metodi di apprendimento automatico: Alcuni metodi usano l'apprendimento automatico per trovare schemi complessi nei dati. Tuttavia, di solito hanno bisogno di molti dati per funzionare bene, che spesso non sono disponibili.

Il nostro nuovo modello è progettato per superare queste sfide. È un framework matematico che può creare sequenze genetiche sintetiche anche quando ci sono pochi dati di input disponibili. A differenza di altri modelli che si concentrano su un singolo dataset, il nostro approccio cattura i processi che mostrano come le mutazioni cambiano un genoma. Questo ci permette di prendere un gran numero di genomi di controllo e trasformarli in genomi caso con i tratti desiderati.

#Come funziona il modello

Il nostro modello si basa su un Algoritmo Genetico che ottimizza come i campioni genomici di controllo si relazionano ai campioni caso. Questo algoritmo usa una funzione di fitness ispirata al modo in cui il cancro progredisce, che include mutazione, selezione e adattamento. La funzione di fitness guarda a diverse caratteristiche dei dati genomici, come come le sequenze si allineano e la loro qualità. Questo aiuta a mappare accuratamente le letture sintetiche.

Il modello include anche una parte di machine learning che usa una rete neurale ricorrente per apprendere i migliori passi di mutazione che mappano i genomi di controllo ai genomi caso. La rete neurale è addestrata su molti schemi di mutazione simulati, il che la aiuta a capire la relazione tra le caratteristiche genomiche e i migliori parametri di mappatura.

Abbiamo testato il nostro modello su due dataset. È riuscito ad aumentare il numero di campioni desiderati generando genomi sintetici collegati al dataset caso. Abbiamo confrontato i risultati dei nostri genomi sintetici con quelli di altri quattro modelli principali e abbiamo scoperto che il nostro modello ha performato meglio.

#Lavori correlati

In questa sezione, daremo un'occhiata ai modi attuali di generare sequenze di DNA sintetiche e a come le cellule tumorali evolvono, e ai benefici dell'uso di algoritmi genetici nella bioinformatica.

#Generazione di sequenze di DNA sintetico

Creare sequenze di DNA sintetiche spesso si basa su varie assunzioni che derivano da scoperte precedenti con campioni simili. Per esempio, gli scienziati definiscono quanto siano comuni i polimorfismi a singolo nucleotide (SNP) in base ai dati esistenti, che possono poi essere presi in modo casuale per creare nuove sequenze. Molti simulatori usano modelli troppo semplici che assumono relazioni lineari tra gli SNP. Per esempio, alcuni modelli potrebbero usare un mix di metodi statistici per simulare diversi tratti e variazioni. Anche se questo può creare campioni realistici, questi metodi spesso non riflettono la complessità dei veri dati biologici.

Molti modelli più recenti hanno tentato di migliorare la simulazione dei dati genetici rilassando queste assunzioni. Questi modelli cercano di catturare le dinamiche non lineari presenti nei cambiamenti genetici della vita reale. Alcuni usano approcci più complessi per considerare le interazioni tra diverse varianti genetiche piuttosto che trattarle come completamente indipendenti.

#Processo di mutazione naturale nelle cellule tumorali

Il cancro è una malattia complicata che emerge da molti cambiamenti genetici che portano a una crescita cellulare incontrollata e alla diffusione. Il percorso da una cellula sana a una cellula tumorale comporta l'accumulo di varie mutazioni in geni che controllano le funzioni cellulari essenziali. Una volta che si verificano le mutazioni iniziali, le cellule tumorali crescono e spesso accumulano ulteriori mutazioni nel tempo. Questo processo crea diversi sotto-gruppi all'interno della popolazione di cellule tumorali con tratti e profili genetici unici.

Le cellule tumorali possono mutare in modi specifici per evitare di essere rilevate dal sistema immunitario. Le mutazioni che non attirano attenzione vengono lasciate progredire, mentre quelle che vengono notate vengono spesso rimosse. Il nostro modello utilizza un concetto simile di mutazione vincolata, dove i cambiamenti vengono applicati entro certi limiti per rispecchiare come evolve il cancro.

#Algoritmi genetici per la bioinformatica

Gli algoritmi genetici (GA) sono metodi di ottimizzazione ispirati alla selezione naturale. Simulano l'idea della sopravvivenza del più forte, dove soluzioni migliori hanno più probabilità di essere trasmesse di generazione in generazione. Nella bioinformatica, i GA sono stati utilizzati per risolvere vari problemi, come assemblare sequenze di DNA o analizzare l'espressione genica negli studi sul cancro.

I GA consistono in pochi processi principali: selezione, crossover e mutazione. Selezionando e combinando informazioni provenienti da diversi candidati, i GA possono trovare soluzioni migliori nel tempo. Hanno dimostrato di funzionare bene in compiti legati alla genomica, il che li rende una scelta adatta per generare sequenze di DNA sintetiche.

#Definizione del modello

Il nostro modello opera in due fasi principali: addestramento e inferenza. Nella fase di addestramento, completa diversi compiti di ottimizzazione per imparare a collegare i campioni di controllo ai campioni caso. Dopo aver appreso, il modello usa nuovi campioni per fare previsioni.

#Fase di addestramento

La fase di addestramento include quattro passaggi principali:

1. Input dei dati: Il modello ha bisogno di due set di dati: genomi di controllo e genomi caso. Un utente può fornire informazioni aggiuntive su specifici SNP legati al gruppo caso.

2. Creazione del processo di mutazione: Il modello genera possibili processi di mutazione che cambiano i genomi di controllo in genomi caso usando l'Algoritmo Genetico Bioprocess Reverso (RBGA). Questa versione modificata di un GA include passaggi per generare una popolazione, selezionare le migliori soluzioni, applicare crossover e introdurre mutazioni.

3. Addestramento dell'Autoencoder: Dopo aver generato i processi di mutazione, viene addestrato un AutoEncoder. Questo modello converte i processi di mutazione in vettori più piccoli, codificati, che catturano informazioni importanti sulle mutazioni.

4. Previsione dei prossimi passi: Infine, il modello usa una rete neurale ricorrente per prevedere i prossimi passi di mutazione per il processo di codifica. Questa parte impara a prevedere la sequenza di mutazioni necessarie per creare un risultato genomico desiderato.

#Fase di inferenza

Durante la fase di inferenza, il modello utilizza i componenti addestrati per generare genomi sintetici basati su nuovi campioni di controllo. Segue tre passaggi:

1. Campioni di codifica: I campioni di controllo vengono codificati in vettori usando l'AutoEncoder addestrato.

2. Previsione dei processi di mutazione: I vettori codificati vengono elaborati dalla rete neurale ricorrente per prevedere i passi di mutazione necessari per convertirli in campioni caso.

3. Decodifica: L'ultimo passo previsto che rappresenta il campione caso sintetico viene decodificato di nuovo nel formato originale.

#Progettazione sperimentale

Abbiamo testato il nostro modello in tre compiti principali per vedere quanto bene potesse generare sequenze di DNA sintetico. Per i primi due test, abbiamo usato campioni del Progetto Genomica Personale (PGP) provenienti da più paesi. Il terzo test ha coinvolto campioni relativi al melanoma cutaneo.

In questi esperimenti, abbiamo diviso il dataset in campioni di controllo e campioni caso. Il nostro obiettivo era aumentare il numero di campioni caso attraverso la generazione sintetica, tenendo traccia di quanti dei campioni di controllo sono stati convertiti con successo.

#Risultati

I risultati hanno indicato che il nostro modello poteva creare efficacemente genomi sintetici mantenendo i tratti importanti dei campioni originali. Per ognuno dei tre esperimenti, abbiamo visto un tasso di conversione notevole dei campioni di controllo in campioni caso.

Abbiamo anche esaminato quanto bene il nostro modello ha performato rispetto a quattro altri modelli consolidati. Nella maggior parte dei casi, il nostro modello ha mostrato una migliore capacità di creare campioni sintetici affidabili. I risultati hanno anche indicato che, mentre aggiungere conoscenze specifiche sugli SNP può migliorare le prestazioni, il nostro modello funziona bene anche senza quelle informazioni aggiuntive.

#Discussione e conclusione

In sintesi, il nostro modello ha dimostrato con successo un modo per creare genomi sintetici usando principi dagli algoritmi genetici e dal deep learning. Catturando i processi complessi delle mutazioni, il nostro modello può generare campioni geneticamente simili con tratti desiderati. I risultati dei nostri esperimenti supportano l'idea che il nostro approccio sia efficace, specialmente in scenari in cui ci sono dati limitati disponibili.

Il nostro studio ha alcune limitazioni che intendiamo affrontare in futuro. Per esempio, mentre la parte AutoEncoder del nostro modello ha potenziale, non sfrutta completamente la conoscenza specifica del dominio. Inoltre, il modello attualmente manca di una spiegazione del suo processo decisionale, il che potrebbe essere un ostacolo al suo utilizzo in contesti clinici. Infine, i nostri esperimenti devono essere replicati con dataset più grandi per valutare più a fondo l'efficacia del modello.

Concentrandoci sul miglioramento di queste aree, speriamo di migliorare ulteriormente le capacità del nostro modello nella generazione di dati genomici sintetici per varie applicazioni nella ricerca genetica e nella medicina.