Research Abstract
動的ネットワークバイオマーカーによる複雑な病気の突然の悪化に対する早期予兆信号の検出
Detecting early-warning signals for sudden deterioration of complex diseases by dynamical network biomarkers
2012年3月29日 Scientific Reports 2 : 342 doi: 10.1038/srep00342
複雑な病気が進行する際、その悪化は必ずしもなだらかで連続的ではなく突然起こり、状態転換点において健康状態から病的状態への臨界遷移を生じる可能性が多くの証拠から示唆されている。今回我々は、非常に少数のサンプルでもこのような臨界遷移の早期予兆信号を検出する一般的手法を開発した。とくに、差し迫った分岐すなわち臨界遷移前の病態の突然の悪化を示す一般的な早期予兆信号として活用可能な、動的ネットワークバイオマーカー（DNB）に基づいた指標を理論的に導いた。そして、例えばハイスループットデータのようにそれぞれのサンプルに対する測定項目が多く存在するならば、少数のサンプルからでも実際の臨界遷移を予測することが可能であることを理論解析に基づいて明らかにした。さらに、3種類の病気のマイクロアレイデータを用いて、我々の方法の有効性を示した。また、DNBの病気との関連性についても、関係する実験データおよび機能解析によって実証した。
- SIBS-Novo Nordisk Translational Research Centre for PreDiabetes, Shanghai Institutes for Biological Sciences（中国）
- 東京大学 生産技術研究所
Considerable evidence suggests that during the progression of complex diseases, the deteriorations are not necessarily smooth but are abrupt, and may cause a critical transition from one state to another at a tipping point. Here, we develop a model-free method to detect early-warning signals of such critical transitions, even with only a small number of samples. Specifically, we theoretically derive an index based on a dynamical network biomarker (DNB) that serves as a general early-warning signal indicating an imminent bifurcation or sudden deterioration before the critical transition occurs. Based on theoretical analyses, we show that predicting a sudden transition from small samples is achievable provided that there are a large number of measurements for each sample, e.g., high-throughput data. We employ microarray data of three diseases to demonstrate the effectiveness of our method. The relevance of DNBs with the diseases was also validated by related experimental data and functional analysis.
