疾患モジュール理論に基づいた疾患類似性ネットワークの構築

病気間の関連性を定量化することは、現在、現代の生物学と医学において重要な役割を果たしています。実際に疾患間の関連性を発見すると、複雑な疾患の病原性メカニズムに関するより深い洞察を得るのに役立つ可能性があり、したがって、疾患診断、薬物の再配置、および薬物開発の改善につながる可能性があります。ハイスループットの生物学的データが増えているため、過去10年間に疾患間の類似性を計算するための多くの方法が開発されてきました。ただし、これらの方法は、タンパク質 - タンパク質相互作用ネットワーク（PPIN）の各疾患に関連する遺伝子の相互接続を考慮することはめったにありません。最近、疾患モジュール理論が提案されており、疾患関連の遺伝子またはタンパク質がPPINの同じ近隣で相互作用する傾向があると述べています。この研究では、病気の関連データと疾患モジュール理論に基づいてPPINデータを使用して、疾患間の関連性を測定するためのmodulesimと呼ばれる新しい方法を提案します。実験結果は、疾患モジュールとそのモジュール性との相互作用を考慮することにより、modulesimによって計算された疾患の類似性が疾患オントロジーの疾患分類（DO）と有意な相関があることを示しています。さらに、ModuleSimは、すべてが病気の関連データとPPINデータを使用して疾患疾患の関連を測定する他の4つの一般的な方法よりも優れています。さらに、Moudlesimによって構築された疾患類似性ネットワークは、modulesimが疾患間の潜在的な関連性を見つけることができることを示唆しています。

Quantifying the associations between diseases is now playing an important role in modern biology and medicine. Actually discovering associations between diseases could help us gain deeper insights into pathogenic mechanisms of complex diseases, thus could lead to improvements in disease diagnosis, drug repositioning, and drug development. Due to the growing body of high-throughput biological data, a number of methods have been developed for computing similarity between diseases during the past decade. However, these methods rarely consider the interconnections of genes related to each disease in protein-protein interaction network (PPIN). Recently, the disease module theory has been proposed, which states that disease-related genes or proteins tend to interact with each other in the same neighborhood of a PPIN. In this study, we propose a new method called ModuleSim to measure associations between diseases by using disease-gene association data and PPIN data based on disease module theory. The experimental results show that by considering the interactions between disease modules and their modularity, the disease similarity calculated by ModuleSim has a significant correlation with disease classification of Disease Ontology (DO). Furthermore, ModuleSim outperforms other four popular methods which are all using disease-gene association data and PPIN data to measure disease-disease associations. In addition, the disease similarity network constructed by MoudleSim suggests that ModuleSim is capable of finding potential associations between diseases.