[논문 리뷰] Construction and Usage of a Human Body Common Coordinate Framework Comprising Clinical, Semantic, and Spatial Ontologies

Katy Börner, Ellen M. Quardokus외 15명|arXiv (Cornell University)|2020. 07. 28.

Biomedical Text Mining and Ontologies참고 문헌 23인용 수 5

한 줄 요약

이 논문은 임상, 의미론적, 공간적 온톨로지들을 통합하여 다양한 실험실 간 인간 조직 샘플의 표준화된 공간 정렬 및 의미론적 애너테이션을 가능하게 하는 인간 신체 공통 좌표 프레임워크(CCF)를 제시한다. 이 프레임워크는 HuBMAP 포털에 구현되어 48개의 신장 및 비장 조직 블록의 공간적 및 의미론적 정렬을 성공적으로 수행하였으며, 공통의 3차원 기준 시스템에서 데이터를 통합적으로 쿼리하고 탐색할 수 있도록 하였다.

ABSTRACT

The National Institutes of Health's (NIH) Human Biomolecular Atlas Program (HuBMAP) aims to create a comprehensive high-resolution atlas of all the cells in the healthy human body. Multiple laboratories across the United States are collecting tissue specimens from different organs of donors who vary in sex, age, and body size. Integrating and harmonizing the data derived from these samples and 'mapping' them into a common three-dimensional (3D) space is a major challenge. The key to making this possible is a 'Common Coordinate Framework' (CCF), which provides a semantically annotated, 3D reference system for the entire body. The CCF enables contributors to HuBMAP to 'register' specimens and datasets within a common spatial reference system, and it supports a standardized way to query and 'explore' data in a spatially and semantically explicit manner. [...] This paper describes the construction and usage of a CCF for the human body and its reference implementation in HuBMAP. The CCF consists of (1) a CCF Clinical Ontology, which provides metadata about the specimen and donor (the 'who'); (2) a CCF Semantic Ontology, which describes 'what' part of the body a sample came from and details anatomical structures, cell types, and biomarkers (ASCT+B); and (3) a CCF Spatial Ontology, which indicates 'where' a tissue sample is located in a 3D coordinate system. An initial version of all three CCF ontologies has been implemented for the first HuBMAP Portal release. It was successfully used by Tissue Mapping Centers to semantically annotate and spatially register 48 kidney and spleen tissue blocks. The blocks can be queried and explored in their clinical, semantic, and spatial context via the CCF user interface in the HuBMAP Portal.

연구 동기 및 목표

• 다양한 기증자 인구 통계를 가진 여러 실험실에서 유래한 이질적인 인간 조직 데이터를 통합하는 데 도전하는 것.
• 공간적으로 정렬된 인간 조직 표본을 위한 표준화된 의미론적 애너테이션을 갖춘 3차원 기준 시스템을 개발하는 것.
• 임상, 해부학적, 공간 메타데이터 기반으로 조직 데이터를 일관되게 쿼리하고 탐색할 수 있도록 하는 것.
• 인간 생물분자 아틀라스 프로그램(HuBMAP)이 고해상도 전체 신체 세포 아틀라스를 구축하는 데 기여하는 것.

제안 방법

• CCF는 세 가지 핵심 온톨로지를 통합한다: 기증자 및 표본 메타데이터를 위한 임상 온톨로지, 해부학적 구조, 세포 유형, 생물표지자 등을 위한 의미론적 온톨로지(ASCT+B), 3차원 좌표 매핑을 위한 공간 온톨로지.
• 이 프레임워크는 표준화된 3차원 기준 공간을 사용하여 다양한 기증자와 장기에서 온 조직 블록을 정렬한다.
• 의미론적 애너테이션은 ASCT+B 온톨로지를 사용하여 해부학적 및 세포 성분을 정확히 식별한다.
• 공간 정렬은 이미지 기반 정렬 기법을 사용하여 조직 블록을 공통 좌표계로 매핑한다.
• CCF는 HuBMAP 포털에 구현되어 사용자가 임상, 의미론적, 공간 기준으로 데이터를 쿼리할 수 있도록 한다.
• 공동 온톨로지 기반을 통해 다양한 조직 매핑 센터 간 데이터의 상호운용성을 지원한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 다양한 기증자와 실험실에서 온 이질적인 인간 조직 샘플을 어떻게 공통의 3차원 기준 시스템에 공간적으로 정렬할 수 있는가?
• RQ2 기증자, 해부학, 세포 유형, 생물표지자 측면에서 조직 샘플을 의미론적으로 기술하기 위해 필요한 온톨로지 구성 요소는 무엇인가?
• RQ3 임상, 의미론적, 공간 메타데이터를 어떻게 통합된 프레임워크로 통합하여 데이터 탐색과 발견을 가능하게 할 수 있는가?
• RQ4 CCF는 다양한 장기와 실험실 간에 일관되고 표준화된 조직 데이터 쿼리 기능을 제공할 수 있는가?

주요 결과

• CCF의 初기 버전(임상, 의미론적(ASCT+B), 공간 온톨로지 포함)이 첫 번째 HuBMAP 포털 릴리스를 위해 성공적으로 구현되었다.
• CCF는 여러 조직 매핑 센터에서 온 48개의 신장 및 비장 조직 블록에 대한 의미론적 애너테이션과 공간 정렬을 가능하게 하였다.
• 조직 샘플들이 정확히 공통의 3차원 좌표계에 매핑되어 공간적으로 명시적인 데이터 탐색이 가능해졌다.
• HuBMAP 포털 인터페이스를 통해 임상, 해부학적, 공간 기준에 기반한 표준화된 데이터 쿼리 기능을 CCF가 지원한다.
• 이 프레임워크는 다양한 기여자 간의 이질적인 조직 데이터를 조율하는 데 실현 가능성과 유용성을 입증하였다.
• 온톨로지 통합은 인간 생물분자 아틀라스 프로그램을 위한 재현 가능하고 기계가 읽을 수 있으며 의미론적으로 풍부한 데이터 통합을 가능하게 한다.