Research Abstract
複雑疾病における臨界遷移とそれを先導する生体分子ネットワークの同定
Identifying critical transitions and their leading biomolecular networks in complex diseases
2012年12月10日 Scientific Reports 2 : 813 doi: 10.1038/srep00813
複雑疾患の初期状態および進行中における臨界的状態遷移とそれを先導する生体分子ネットワークを同定することは困難を伴う仕事であるが、早期の診断と疾患の悪化の本質的メカニズムをネットワークレベルでさらに解明するカギを握るものである。本研究において我々は、少数のサンプルを用いたハイスループットデータに基づいて、疾患が進行する間の臨界遷移の初期兆候と、遷移を先導するネットワークを同定するための新しい計算手法を開発した。遷移を先導するネットワークとは、遷移の際、正常な状態から疾患状態への最初の変化を生み出すものであり、その後疾患を悪化させる遺伝子やネットワークに、因果的に関連しているものである。特に、私たちは状態遷移ローカルネットワークエントロピー (SNE) を定義し、SNEがシステムの違いによらず、さまざまな切迫した病態遷移において、一般的な初期兆候検出指標として機能しうることを明らかにした。さらに、本手法の有用性を機能解析と実験データによって確認した。
Rui Liu1, 2, Meiyi Li3, Zhi-Ping Liu3, Jiarui Wu3, Luonan Chen1, 3 & 合原 一幸1
- 東京大学 生産技術研究所 最先端数理モデル連携研究センター
- 華南理工大学 数学科（中国）
- 中国科学院 上海生命科学研究院
Identifying a critical transition and its leading biomolecular network during the initiation and progression of a complex disease is a challenging task, but holds the key to early diagnosis and further elucidation of the essential mechanisms of disease deterioration at the network level. In this study, we developed a novel computational method for identifying early-warning signals of the critical transition and its leading network during a disease progression, based on high-throughput data using a small number of samples. The leading network makes the first move from the normal state toward the disease state during a transition, and thus is causally related with disease-driving genes or networks. Specifically, we first define a state-transition-based local network entropy (SNE), and prove that SNE can serve as a general early-warning indicator of any imminent transitions, regardless of specific differences among systems. The effectiveness of this method was validated by functional analysis and experimental data.
