[논문 리뷰] Immune fingerprinting

Thomas Dupic, Meriem Bensouda Koraichi외 4명|arXiv (Cornell University)|2020. 06. 24.

Cytomegalovirus and herpesvirus research참고 문헌 46인용 수 2

한 줄 요약

이 논문은 10,000개의 림프구에서 최소한의 수준으로도 개인을 고유하게 식별할 수 있는 정보이론적 측도를 활용한 분류기인 Immprint를 소개한다. 이는 10⁻⁶ 이하의 가짜 양성 및 가짜 음성 비율을 달성하여, 시간이 지나거나 급성 감염이 있을 때에도 면역 반응형성이 매우 개인화되고 안정적인 지문으로 기능함을 입증한다.

ABSTRACT

Immune repertoires provide a unique fingerprint reflecting the immune history of individuals, with potential applications in precision medicine. However, the question of how personal that information is and how it can be used to identify people has not been explored. Here, we show that individuals can be uniquely identified from repertoires of just a few thousands lymphocytes. We present Immprint, a classifier using an information-theoretic measure of repertoire similarity to distinguish pairs of repertoire samples coming from the same versus different individuals. Using published data and statistical modeling, we tested its ability to identify individuals with great accuracy, including identical twins, by computing false positive and false negative rates < 10-6 using 10,000 cells. The method is robust to acute infections and the passage of time. These results emphasize the private and personal nature of repertoire data.

연구 동기 및 목표

• 면역 반응형성이 개인 고유 식별자로 기능할 수 있는지 조사하기 위해.
• 감염 및 시간 경과와 같은 생물학적 변동성 하에서 면역 기반 식별의 강건성을 평가하기 위해.
• 소수의 림프구로도 높은 정확도로 개인을 구별할 수 있는 방법을 개발하기 위해.
• 임상 및 연구 환경에서 면역 반응형성 데이터의 개인정보 보호성과 개인 특수성 정도를 정량화하기 위해.

제안 방법

• 이 방법은 면역 수용체 서열 간의 반응형성 유사도를 정보이론적 측도로 측정하여 비교한다.
• 인간 림프구에서 확보된 공개된 면역 반응형성 데이터를 활용해 분류기를 학습하고 테스트한다.
• 동일한 개인의 샘플 쌍과 다른 개인의 샘플 쌍을 구별하는 데 분류기를 사용한다.
• 다양한 생물학적 조건에서 가짜 양성 및 가짜 음성 비율을 추정하기 위해 통계 모델링을 적용한다.
• 동일한 쌍둥이를 포함한 데이터셋을 활용해 방법의 고도의 분류 능력을 검증한다.
• 모의 급성 감염 및 종단적 시간 지점에서의 강건성을 시험하여 안정성을 평가한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 10,000개의 림프구로만 이루어진 면역 반응형성으로부터 개인을 고유하게 식별할 수 있는가?
• RQ2 이상형 쌍둥이를 식별하는 데에 이 방법은 어떻게 성능을 보이는가?
• RQ3 이 방법을 사용할 경우 개인 식별의 가짜 양성 및 가짜 음성 비율은 얼마인가?
• RQ4 시간이 지나거나 급성 감염이 있을 때 식별 정확도는 얼마나 안정적인가?
• RQ5 면역 반응형성이 얼마나 진정으로 비밀스럽고 개인 특수성이 강한가?

주요 결과

• 10,000개의 림프구에서 개인을 식별할 경우, 이 방법은 가짜 양성 및 가짜 음성 비율이 10⁻⁶ 이하로 달성된다.
• 동일한 쌍둥이를 포함한 개인들도 수천 개의 림프구만으로도 고유하게 식별 가능하다.
• 급성 감염 기간 동안에도 분류기가 높은 정확도를 유지하여 면역계의 교란에 강건함을 보여준다.
• 면역 반응형성은 극도로 개인화되어 있어 안정적인 생물학적 지문으로 활용될 수 있음을 입증한다.
• 정보이론적 유사도 측도는 동일 개인과 다른 개인 간의 반응형성 쌍을 신뢰성 있게 구별할 수 있게 한다.
• 결과적으로 면역 반응형성 데이터는 매우 비밀스럽고 정밀의료 환경에서 개인 식별에 적합한 특성을 지닌다.