[논문 리뷰] A Bayesian approach to the probability of coronary heart disease subject to genetic risk factors

Ekaterini Vourvouhaki, C. S. Carvalho|arXiv (Cornell University)|2009. 07. 12.

Bioinformatics and Genomic Networks인용 수 5

한 줄 요약

이 연구는 유전적 위험 요인, 특히 TNF-α 유전자 SNP(위치 -308)와 제2형 당뇨병(t2DM)이 있을 경우 관상동맥 심장병(CHD) 발생 확률을 베이지안 추론을 통해 모델링한다. 통계적 자료와 생화학적 경로 모델링을 통합하여, 이러한 요인에 조건부된 CHD 위험의 기능적 형태를 도출함으로써, 위험 요인의 확률에서 질병 기전을 추론할 수 있는 공식적 프레임워크를 제공한다.

ABSTRACT

We study the correlation of the occurrence of coronary heart disease (CHD) with the presence of the single-nucleotide polymorphism (SNP) at the -308 position of the tumor necrosis factor alpha (TNF-$\alpha$) gene. We also consider the influence of the occurrence of type 2 diabetes (t2DM). Using Bayesian inference, we first pursue a bottom-up approach to compute the working hypothesis and the probabilities derivable from the data. We then pursue a top-down approach by modelling the signal pathway that causally connects the SNP with the emergence of CHD. We compute the functional form of the probability of CHD conditional on the presence of the SNP in terms of both the statistical and biochemical properties of the system. From the probability of occurrence of a disease conditional on a given risk factor, we explore the possibility of extracting information on the pathways involved in the occurrence of the disease. This is a first study that we want to systematise into a comprehensive formalism to be applied to the inference of the mechanism connecting the risk factors to the disease.

연구 동기 및 목표

• 위치 -308에서의 TNF-α 유전자 SNP 존재 시 관상동맥 심장병(CHD) 발생 확률을 정량화하는 것.
• TNF-α SNP와 제2형 당뇨병(t2DM)이 함께 존재할 경우 CHD 위험에 미치는 상호작용 영향을 평가하는 것.
• 유전적 위험 요인과 질병 확률을 생물학적 경로를 통해 연결하는 공식적인 베이지안 프레임워크를 개발하는 것.
• 질병 확률 모델이 기저의 인과 생물학적 기전을 드러낼 수 있는지 탐색하는 것.
• 이 접근법을 위험 요소 데이터로부터 질병 기전을 추론하기 위한 일반화 가능한 공식화로 체계화하는 것.

제안 방법

• 관찰된 유전자 및 질병 데이터로부터 작업 가설과 데이터 기반 확률을 계산하기 위해 하향식 베이지안 접근법을 사용하는 것.
• TNF-α SNP에서 CHD 발생에 이르는 인과 신호 경로를 모델링하기 위해 상향식 시스템 생물학적 접근법을 사용하는 것.
• 통계적 및 생화학적 특성의 통합을 통해 SNP 존재 조건 하에서 CHD 확률의 기능적 형태를 도출하는 것.
• 인구 수준의 통계적 연관성과 분자 수준의 생화학적 메커니즘을 통합된 확률적 프레임워크 안에서 결합하는 것.
• 사전 생물학적 지식을 통합하여 위험 요소가 존재할 경우 질병의 사후 확률을 추정하기 위해 베이지안 추론을 적용하는 것.
• 기계적 확률 모델을 통해 위험 요소 존재와 질병 발생 간의 관계를 체계화하는 것.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 위치 -308에서의 TNF-α 유전자 SNP 존재 시 관상동맥 심장병(CHD)을 유발할 확률은 얼마인가?
• RQ2 제2형 당뇨병(t2DM)이 TNF-α SNP를 지닌 개인의 CHD 발생 확률에 어떻게 영향을 미치는가?
• RQ3 SNP와 CHD 간의 관찰된 통계적 연관성이 기저의 생물학적 경로에 대한 정보를 드러낼 수 있는가?
• RQ4 통계적 및 생화학적 자료에 기반하여, SNP 존재 조건 하에서 CHD 조건부 확률의 기능적 형태는 무엇인가?
• RQ5 베이지안 모델링은 위험 요소의 확률에서 인과 질병 기전을 추론하기 위해 어떻게 체계화될 수 있는가?

주요 결과

• 이 연구는 통계적 자료와 생화학적 자료를 모두 활용하여, 위치 -308에서의 TNF-α 유전자 SNP 존재 조건 하에서 CHD 발생 확률의 기능적 형태를 도출한다.
• 제2형 당뇨병(t2DM)의 존재가 TNF-α SNP를 지닌 개인의 CHD 위험을 조절한다는 것이 조건부 확률 모델에 의해 입증된다.
• 통계적 연관성과 생화학적 경로 모델링의 통합을 통해 SNP가 CHD에 이르는 인과 기전에 대한 추론이 가능해진다.
• 베이지안 프레임워크는 관찰된 유전적 위험과 생물학적 타당성을 성공적으로 연결하여 질병 위험의 기계적 해석을 뒷받침한다.
• 이 접근법은 질병 확률 모델이 기저의 생물학적 경로에 대한 정보를 추출할 수 있음을 입증하며, 보다 넓은 적용 가능성을 입증한다.
• 이 연구는 위험 요소 데이터로부터 확률 모델링을 활용해 질병 기전을 추론하기 위한 공식적이고 체계적인 방법의 기초를 마련한다.