Bakgrund: Studien av high-throughput genomic profiler från en farmakogenomics synvinkel har gett oöverträffade insikter i onkogena drag modulerande drogrespons. En nyligen genomförd studie visade hur tusen mänskliga cancercellslinjer reagerar på en bred samling cancerläkemedel och belyste kopplingen mellan cellgenotyper och sårbarhet. Men på grund av väsentliga skillnader mellan cellinjer och tumörer, till dags dato översättning till förutsäga läkemedelssvar i tumörer förblir utmanande. På senare tid har framsteg inom djupinlärning revolutionerat bioinformatik och introducerat nya tekniker för integrering av genomiska data. Dess ansökan på farmakogenomics kan fylla gapet mellan genomics och drogrespons och förbättra förutsägelsen av drogrespons i tumörer. Resultat: Vi föreslog en djupt lärande modell för att förutsäga läkemedelssvar (DeepDR) baserat på mutation och uttryck profiler av en cancercell eller en tumör. Modellen innehåller tre djupa neurala nätverk (DNNs), i) en mutation encoder förtränad med hjälp av en stor pan-cancer dataset (The Cancer Genome Atlas; TCGA) till abstrakta kärn representationer av hög-dimension mutationsdata, ii) en förtränad uttryck kodare, och iii) en drog svar prediktor nätverk integrera de två första subnätverken. Med tanke på ett par mutations- och uttrycksprofiler förutspår modellen IC 50-värden på 265 läkemedel. Vi tränade och testade modellen på en datauppsättning på 622 cancer cellinjer och uppnådde en total förutsägelse prestanda av genomsnittliga kvadratfel vid 1,96 (log-scale IC 50 värden). Prestandan var överlägsen i förutsägelsefel eller stabilitet än två klassiska metoder (linjär regressions- och stödvektormaskin) och fyra analoga DNN modeller av DeepDR, inklusive DNN byggda utan TCGA förträning, delvis ersatt av huvudkomponenter, och byggd på enskilda typer av indata. Vi tillämpade sedan modellen för att förutsäga läkemedelsrespons av 9059 tumörer av 33 cancertyper. Med hjälp av inställningar för per-cancer och pan-cancer förutspådde modellen både kända, inklusive EGFR-hämmare vid icke-småcellig lungcancer och tamoxifen vid ER+ bröstcancer, och nya läkemedelsmål, såsom vinorelbin för TTN-muterade tumörer. Den omfattande analysen visade vidare de molekylära mekanismer som ligger till grund för resistensen mot ett kemoterapeutiskt läkemedel docetaxel vid pancancer och potentialen för cancer hos ett nytt läkemedel, CX-5461, vid behandling av gliomas och hematopoetiska maligniteter.
REF använde autokodare för att förutsäga läkemedelsrespons för olika cancerformer med hjälp av expressions- och mutationsdata.
Predicting drug response of tumors from integrated genomic profiles by deep neural networks
{'venue': 'BMC Medical Genomics', 'journal': 'BMC Medical Genomics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Biology', 'Mathematics', 'Medicine']}