Artificial Intelligence for detecting epistasis in ALS

Doel van het project
Ons DNA bepaalt wie we zijn: hoe we eruit zien, waar we goed in zijn, en of we aanleg hebben voor bepaalde genetische aandoeningen. ALS is een ziekte die wordt veroorzaakt door genetische eigenschappen. Sommige mutaties in ons DNA – ook varianten genoemd – die ALS veroorzaken zijn bekend. Voor de meeste patiënten is het echter niet bekend welke varianten tot ALS leiden. Een mogelijke verklaring hiervoor is dat in veel gevallen niet één enkele variant de oorzaak is. Recent onderzoek laat zien dat er varianten zijn die soms wel en soms niet tot ALS leiden. Het is waarschijnlijk dat dit komt door een fenomeen dat epistase wordt genoemd: twee (of drie, of meer) genetische eigenschappen leiden alleen tot een ziekte wanneer ze allemaal tegelijk bij een persoon voorkomen.

Het vinden van groepen genetische eigenschappen die gezamenlijk ALS veroorzaken, opent de deur naar het beter begrijpen van de ziekte, en naar het verder ontwikkelen van behandelingen. Twee elementen zijn nodig voor het vinden van deze groepen van genetische eigenschappen: een enorme database en geavanceerde methoden om deze data te analyseren. De data is al beschikbaar in Project MinE, één van ’s werelds grootste databases met daarin de genetische informatie van vele ALS patiënten en gezonde mensen. De methoden om deze data te analyseren op zoek naar epistase is nog niet beschikbaar. Traditionele methoden kunnen individuele ALS-gerelateerde eigenschappen vinden, maar zijn niet in staat om groepen varianten die gezamenlijk tot ALS leiden aan te duiden. Het doel van dit project is dan ook om methoden te ontwikkelen die groepen ALS-gerelateerde genetische varianten kunnen identificeren uit de Project MinE data.

In dit project wordt gebruik gemaakt van kunstmatige intelligentie (KI). In dit onderzoek wordt gezocht naar de relatie tussen genetische eigenschappen en ALS. De onderzoekers willen de vraag beantwoorden welke groepen van genetische eigenschappen leiden tot ALS.

Het onderzoek bestaat uit vier stappen:

1. Data reduceren. Genetische data is gigantisch: de genetische informatie van een individu bevat miljoenen varianten. Dit is te groot voor KI methoden. Hiervoor worden specifieke stukjes DNA geselecteerd waarvan uit recent onderzoek blijkt dat ze zeer relevant zijn. De informatie in deze stukjes DNA zal vervolgens gecomprimeerd worden met behulp van KI technieken die de afgelopen jaren ontwikkeld zijn.
2. KI model bouwen. Een model dat ALS patiënten kan onderscheiden van gezonde mensen op basis van hun genetische informatie. Het model gebruikt de data van Project MinE om dit te leren. Uit de vele KI modellen die beschikbaar zijn, zal het meest geschikte model gekozen en verder ontwikkeld worden.
3. Interpretatiemethode toepassen en ontwikkelen. Om te achterhalen welke genetische eigenschappen ALS veroorzaken en te begrijpen waarom het KI model sommige mensen aanmerkt als gezond, en anderen als ALS patiënt.
4. Analyse van resultaten. Om de onderzoekvraag te kunnen beantwoorden: welke groepen van genetische eigenschappen leiden tot ALS?

Aanvrager project: Tilburg University