近年來(lái)，深度學(xué)習(xí)技術(shù)不斷推動(dòng)著人工智能（AI）技術(shù)革命。受下一代測(cè)序（NGS）技術(shù)進(jìn)步的啟發(fā)，基于組學(xué)的研究數(shù)據(jù)已經(jīng)變得易于訪問(wèn)和標(biāo)準(zhǔn)化。近日，韓國(guó)腦科學(xué)研究所的一項(xiàng)研究使用先進(jìn)的對(duì)抗性生成網(wǎng)絡(luò)（GANs）的深度學(xué)習(xí)技術(shù)分析了阿爾茨海默氏病（AD）小鼠模型的大腦皮質(zhì)組織數(shù)據(jù)。結(jié)果發(fā)現(xiàn)，β淀粉樣蛋白在疾病的早期含量增加并改變膽固醇的生物合成。
該研究發(fā)表在計(jì)算生物學(xué)領(lǐng)域的國(guó)際學(xué)術(shù)期刊《PLOS計(jì)算生物學(xué)》上。題為“A practical application of generative adversarial networks for RNA-seq analysis to predict the molecular progress of Alzheimer's disease”
β淀粉樣蛋白是導(dǎo)致阿爾茨海默氏病（AD）的一種蛋白質(zhì)。在正常的大腦中，如果過(guò)度積累，則會(huì)被小膠質(zhì)細(xì)胞等清除。膽固醇也必須在血液中保持一定水平，以組成細(xì)胞膜，調(diào)節(jié)膜的流動(dòng)性并保持體內(nèi)平衡。如果上述過(guò)程不能正常進(jìn)行，則體內(nèi)會(huì)發(fā)生病理異常。
研究團(tuán)隊(duì)使用先進(jìn)的對(duì)抗性生成網(wǎng)絡(luò)（GANs）的深度學(xué)習(xí)技術(shù)分析了AD小鼠模型的大腦皮質(zhì)組織數(shù)據(jù)。GANs是一種算法，它通過(guò)生成器和鑒別器之間的競(jìng)爭(zhēng)來(lái)生成數(shù)據(jù)，分析生成的數(shù)據(jù)，并生成接近真實(shí)圖像的合成數(shù)據(jù)。先前，GANs技術(shù)曾用于制作巴拉克·奧巴馬（Barack Obama）總統(tǒng)的假演講視頻，并可用于預(yù)測(cè)面部老化。
GAN在大量RNA-seq數(shù)據(jù)中的應(yīng)用概述。圖片來(lái)源：韓國(guó)腦科學(xué)研究所
研究小組利用GANs對(duì)小鼠進(jìn)行了AD基因表達(dá)模擬，觀察了基因表達(dá)從正常狀態(tài)到AD狀態(tài)的變化過(guò)程。結(jié)果發(fā)現(xiàn)β淀粉樣蛋白在疾病早期含量增加并改變了膽固醇的生物合成。這一發(fā)現(xiàn)也被死后腦組織的RNA序列分析所證實(shí)。
這意味著β淀粉樣蛋白的增加會(huì)觸發(fā)膽固醇的生物合成，這兩個(gè)過(guò)程結(jié)合在一起很可能通過(guò)相互作用影響突觸形成和突觸可塑性。
這項(xiàng)研究是基于生物信息學(xué)與AI融合的獨(dú)特研究技術(shù)，其意義在于為研究者提供更系統(tǒng)的分析和實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)，它代表了一種新的方法來(lái)預(yù)測(cè)疾病發(fā)展早期階段的生物變化，并可以將其應(yīng)用于醫(yī)療保健行業(yè)。
與膽固醇生物合成和膽固醇代謝有關(guān)的基因的過(guò)渡曲線和熱圖。圖片來(lái)源：韓國(guó)腦科學(xué)研究所
Cheon博士表示：“ GANs是一個(gè)有用的工具，可以用來(lái)分析由疾病引起的基因表達(dá)差異，并通過(guò)解釋現(xiàn)象的原因來(lái)分析其分子進(jìn)展。這種方法的不斷擴(kuò)展和組學(xué)數(shù)據(jù)的積累有望幫助我們克服與腦疾病和衰老相關(guān)的分析的較大局限性，這是一個(gè)耗時(shí)的獲取樣本的過(guò)程?！?/span>
這項(xiàng)研究是由KBRI特有資助的項(xiàng)目。
參考：
【1】Park J, Kim H, Kim J, Cheon M (2020) A practical application of generative adversarial networks for RNA-seq analysis to predict the molecular progress of Alzheimer's disease. PLoS Comput Biol 16(7): e1008099. https://doi.org/10.1371/journal.pcbi.1008099
【2】https://medicalxpress.com/news/2020-08-early-molecular-signatures-ad-convergence.html
【3】https://journals.plos.org/ploscompbiol/article?id=10.1371/journal.pcbi.1008099
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