トランスクリプトームシグネチャーを用いて臓器組織サンプルの距離を測定するための情報理論的アプローチ

An information-theoretic approach for measuring the distance of organ tissue samples using their transcriptomic signatures.

• Dimitris V Manatakis
• Aaron VanDevender
• Elias S Manolakos

抄録

動機:

インビトロ（プレート、トランスウェルなど）、インビボ（マウス、ラットなど）、またはエクスビボ（臓器チップ、3Dシステムなど）の臓器モデルを用いて、ヒトの臓器機能の側面を再現することは、創薬や精密医療にとって最も重要である。これにより、設計段階の早い段階で潜在的な副作用を特定し、新しい治療アプローチの有効性を試験することが可能になり、より良い疾患モデルの開発につながる。臓器モデルと実際の人間の臓器との「距離／類似性」を確実に比較するための数学的手法を開発することは、生物医学や組織工学の分野で重要な応用が期待されているが、研究が進んでいない問題である。

MOTIVATION: Recapitulating aspects of human organ functions using in-vitro (e.g., plates, transwells, etc.), in-vivo (e.g., mouse, rat, etc.), or ex-vivo (e.g., organ chips, 3D systems, etc.) organ models is of paramount importance for drug discovery and precision medicine. It will allow us to identify potential side effects and test the effectiveness of new therapeutic approaches early in their design phase, and will inform the development of better disease models. Developing mathematical methods to reliably compare the "distance/similarity" of organ models from/to the real human organ they represent is an understudied problem with important applications in biomedicine and tissue engineering.

結果:

本研究では、2つの組織サンプル、または2つの組織サンプル群のトランスクリプトーム類似性を評価するための情報理論的距離であるTranscriptomic Signature Distance(TSD)を紹介します。TSDの開発にあたっては、次世代シークエンスデータや、ヒトの臓器に特徴的な遺伝子セットを提供するデータベースから得られる情報を活用している。本研究では、この新しい距離の正当性と数学的発展を提示し、実用上重要なさまざまなシナリオにおいて、公開されているいくつかのRNA-seqデータセットを用いて、その有効性と利点を実証する。

RESULTS: We introduce the Transcriptomic Signature Distance, TSD, an information-theoretic distance for assessing the transcriptomic similarity of two tissue samples, or two groups of tissue samples. In developing TSD, we are leveraging next-generation sequencing data as well as information retrieved from well-curated databases providing signature gene sets characteristic for human organs. We present the justification and mathematical development of the new distance and demonstrate its effectiveness and advantages in different scenarios of practical importance using several publicly available RNA-seq datasets.

補足情報:

補足データはBioinformatics onlineに掲載されています。

SUPPLEMENTARY INFORMATION: Supplementary data are available at Bioinformatics online.

© The Author(s) 2020. Published by Oxford University Press.