[論文レビュー] MedZIM: Mediation analysis for Zero-Inflated Mediators with applications to microbiome data

Zhigang Li, Janaka S. S. Liyanage+10 more|arXiv (Cornell University)|Jun 21, 2019

Gut microbiota and health参考文献 40被引用数 4

ひとこと要約

本稿では、マイクロバイオームデータにおけるゼロインflated（過剰ゼロ）メディエーターを対象とした、新しい媒介分析手法MedZIMを提案する。2段階の潜在的アウトカムフレームワークを用いて、構造的ゼロ（真の欠損）と偽ゼロ（測定や技術的要因によるもの）を別々にモデル化する。媒介効果をゼロインフレーション要因と非ゼロ豊度に起因する成分に分解することで、シミュレーションおよび実際のマイクロバイオーム研究において、従来手法よりも精度が向上する。

ABSTRACT

The human microbiome can contribute to pathogeneses of many complex diseases by mediating disease-leading causal pathways. However, standard mediation analysis methods are not adequate to analyze the microbiome as a mediator due to the excessive number of zero-valued sequencing reads in the data. The two main challenges raised by the zero-inflated data structure are: (a) disentangling the mediation effect induced by the point mass at zero; and (b) identifying the observed zero-valued data points that are actually not zero (i.e., false zeros). We develop a novel mediation analysis method under the potential-outcomes framework to fill this gap. We show that the mediation effect of the microbiome can be decomposed into two components that are inherent to the two-part nature of zero-inflated distributions. With probabilistic models to account for observing zeros, we also address the challenge with false zeros. A comprehensive simulation study and the applications in two real microbiome studies demonstrate that our approach outperforms existing mediation analysis approaches.

研究の動機と目的

• 過剰なゼロを示すマイクロバイオームデータにおける標準的媒介分析の限界を解消すること。
• ゼロインフレートド分布におけるゼロの点質量に起因する媒介効果を解体すること。
• 測定や技術的要因によるものであり、生物学的欠損によるものではない偽ゼロを特定・是正すること。
• 潜在的アウトカムフレームワーク内に確率的モデルを統合し、因果的媒介分析を実現する手法を開発すること。
• マイクロバイオーム研究における媒介効果推定の正確性と頑健性を向上させること

提案手法

• ゼロインフレートドメディエーターにおける媒介効果をモデル化する2段階の潜在的アウトカムフレームワークを提案する。
• 全媒介効果を2つの成分に分解する：ゼロの確率（構造的ゼロ）に起因する成分と、非ゼロ値の条件付き平均に起因する成分。
• 混合モデルを用いて、構造的ゼロ（真の欠損）と偽ゼロ（技術的またはサンプリングアーチファクト）を区別する。
• 確率的モデルを組み込み、ゼロが観測される可能性を推定することで、非ゼロ成分の推定を改善する。
• 潜在的アウトカムフレームワークにおける反事後推定量を用いて、因果的媒介効果を同定する。
• 尤度に基づく推論を用いて、パラメータを推定し、ゼロインフレートド構造を考慮した媒介効果の検定を行う

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 メディエーターがゼロインフレートドである場合、特にゼロ成分が生物学的要因と技術的要因に起因する場合に、どのようにして媒介効果を意味的に分解できるか？
• RQ2 マイクロバイオームシークエンシングデータにおける偽ゼロは、標準的媒介分析手法にどの程度バイアスをもたらすか？
• RQ3 2段階モデルアプローチは、マイクロバイオーム研究における真の生物学的媒介効果の検出をどの程度向上させられるか？
• RQ4 ゼロインフレートドデータ下で、MedZIMは従来の媒介分析手法と比較して、第1種の過誤制御および統計的パワーの観点でどの程度優れているか？
• RQ5 実際のマイクロバイオームデータセットにおいて、ゼロインフレーションと非ゼロ豊度の両方が、全体の媒介効果にどの程度寄与しているか？

主な発見

• MedZIMは、媒介効果をゼロインフレーションプロセスに起因する成分と非ゼロ豊度分布に起因する成分に成功して分解した。
• シミュレーション研究において、標準的媒介分析手法と比較して、第1種の過誤制御が向上し、統計的パワーが高まった。
• MedZIMは偽ゼロを効果的に特定・是正し、媒介効果推定におけるバイアスを低減した。
• 2つの実際のマイクロバイオーム研究において、MedZIMは従来のアプローチが見逃した、あるいは低く推定した有意な媒介効果を検出できた。
• 媒介効果の分解により、ゼロの確率と非ゼロ値の大きさの両方が、疾患関連経路に有意義に寄与することが明らかになった。
• シミュレーション設定において、多様なゼロインフレーション度とサンプルサイズの下でも、同手法は頑健な性能を維持した。