[發明專利]集體細胞突變數據和蛋白質網絡的腫瘤驅動通路預測系統

有效

• 申請號: 202110383651.3
• 申請日: 2021-04-09
• 公開（公告）號: CN113113083B
• 公開（公告）日: 2022-08-09
• 發明（設計）人: 吳昊;陳中立;董記華
• 申請（專利權）人: 山東大學
• 主分類號: G16B20/50
• 分類號: G16B20/50;G16B40/00
• 代理公司: 濟南圣達知識產權代理有限公司 37221
• 代理人: 李圣梅

本公開提出了集體細胞突變數據和蛋白質網絡的腫瘤驅動通路預測系統，包括：加權無向網絡圖構建模塊，被配置為：利用頂點加權和邊緣加權方法構建加權無向網絡圖；加權有向網絡圖構建模塊，被配置為：利用熱擴散原理在上執行重啟隨機游走以構建加權有向圖；初始候選模塊集構建模塊，被配置為：利用有向網絡圖的強連接性原理創建具有一定基因數量的初始候選模塊集；最優驅動模塊集構建模塊，被配置為：對初始候選模塊集中的大型模塊利用導出子圖方式進行拆分，并對小型模塊利用貪心策略進行擴展，得到最優驅動模塊集。構建的生物網絡不僅集成了基因間的生物相關性，而且還反映了基因間的拓撲相關性。將復雜網絡拓撲結構特征運用到生物網絡中。

技術領域

本公開屬于醫療生物數據處理技術領域，尤其涉及集體細胞突變數據和蛋白質網絡的腫瘤驅動通路預測系統。

背景技術

本部分的陳述僅僅是提供了與本公開相關的背景技術信息，不必然構成在先技術。

為探究癌癥的產生和發病機理，癌癥在分子水平上的研究得到深入推進，癌癥基因組圖譜TCGA和ICGC等大規模測序數據涌現，癌癥基因組學數據不斷完善。研究者們通過分析正常細胞和癌細胞基因數據之間的差異發現，在一個癌細胞中雖然存在成千上萬的基因突變，然而并不是每一個基因突變都會對其細胞功能產生影響。如何從大量的體細胞突變數據中檢測導致癌癥發生的功能性高頻突變基因集合成為醫學界的重要挑戰之一。

近幾年，針對癌癥驅動基因的藥物靶標和藥物治療開創了癌癥研究和治療的新領域。其原因是相應的藥物能特異地選擇與癌癥中發生功能性突變的驅動基因結合并發生作用，可以控制驅動基因的表達和轉錄水平，進而有效地控制癌癥的發展和惡化。然而統計單個突變基因并不能有效地識別出全部的癌癥驅動突變，因此，篩選具有相互作用關系的癌癥驅動模塊和失調模塊比篩選單個驅動突變基因更具有生物學意義。癌癥驅動模塊和失調模塊篩選不僅可以深層次地了解癌癥的發病機制，而且可以通過推理模塊上下游基因的相互作用進一步為癌癥的臨床治療提供更多的藥物靶標，為精準醫療或者個性化醫療提供可靠的理論依據和數據支撐。

近十幾年，大量蛋白質組學實驗生成了多種不同組織的蛋白質相互作用網絡數據集(PPI)。蛋白質是基因編碼的產物，基因是相對靜態的，而蛋白質是動態的，蛋白質是生物功能的主要體現者和執行者，可以調控、介導細胞的許多生物學活性，蛋白質相互作用在細胞結構、轉錄過程、剪接位點和細胞周期控制等過程中具有重要作用，因此，利用PPI網絡識別致病驅動模塊對疾病的致病機理研究和防治具有較好的實踐指導意義。

癌癥基因組學數據為完整地挖掘癌癥驅動模塊提供了數據保障；成熟的圖論相關理論知識對生物網絡的構建起到重要作用；多種優化算法也為有效準確地挖掘癌癥驅動模塊提供了值得借鑒的經驗。因此，基于人類蛋白質相互作用網絡(PPI)和體細胞突變數據，利用生物數據處理、生物網絡構建和模塊檢測等方面技術對挖掘癌癥驅動模塊具有十分重要的意義。

在以往的研究中，大多數致癌驅動挖掘模型不具有很好的普適性和魯棒性，應用于不同數據集時存在一定的局限性；同時也不能有效地解決突變基因異質性問題，致癌驅動模塊準確性不高。

發明內容

為克服上述現有技術的不足，本公開提供了集體細胞突變數據和蛋白質網絡的腫瘤驅動通路預測系統，不僅結合基因組圖譜中廣泛存在的基因間互斥性、覆蓋性，而且還利用復雜網絡節點間相似性，有效地避免了突變異質性問題，提高了致癌模塊挖掘的準確性和完整性。

為實現上述目的，本公開的一個或多個實施例提供了如下技術方案：

第一方面，公開了集體細胞突變數據和蛋白質網絡的腫瘤驅動通路預測系統，包括：

加權無向網絡圖構建模塊，被配置為：在蛋白質相互作用網絡的基礎上，利用頂點加權和邊緣加權方法構建加權無向網絡圖；

加權有向網絡圖構建模塊，被配置為：在構建相互作用網絡的基礎上，利用熱擴散原理在上執行重啟隨機游走以構建加權有向圖；