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Predicción de patogenicidad en polimorfismos de un sólo nucleótido usando Aprendizaje Automático

Predicción de patogenicidad en polimorfismos de un sólo nucleótido usando Aprendizaje Automático

El estudio de enfermedades de origen genético ha tenido un desarrollo constante y acelerado en los últimos años en parte gracias a nuevas técnicas de secuenciación del genoma, que permite el análisis del material genético de pacientes a nivel de exomas y genomas completos con costos cada vez más reducidos y accesibles. En este contexto, resulta de gran importancia la capacidad de identificar polimorfismos de un solo nucleótido (SNPs, por sus siglas en inglés) causales de enfermedades humanas y diferenciarlos respecto de aquellos con efecto inocuo para el organismo. Dada la gran cantidad de SNPs presentes en el genoma humano, esta línea de investigación ha cobrado un marcado interés por la comunidad científica en general, motivando esfuerzos interdisciplinarios, en particular de trabajos que subyacen en la frontera de las ciencias de la computación y las ciencias biológicas.

En el presente trabajo, mediante el uso de técnicas de aprendizaje automático supervisado convencionales hemos elaborado un método de predicción de patogenicidad para SNPs en regiones codificantes que resulten en un cambio de aminoácido, normalmente referidas como SNPs con cambio de sentido.

Nuestro modelo de clasificación binaria, se basa en las fuentes de Clinvar y Humsavar para clasificar el efecto patogénico de SNPs conocidos, y en distintas fuentes de información para extraer variables que caractericen los SNPs desde distintas aristas biológicas.

En particular hemos explorado la importancia relativa y el poder predictivo de variables que den a cuenta del cambio estructural producido por el cambio de aminoácido (variación de energía, superficie de exposición del aminoácido, entre otras), variables de tipo físico-químico (hidrofobicidad, aromaticidad, polaridad, etc) y de conservación a nivel genómico (PhyloP y PhastCons, por ejemplo). Evaluamos la importancia relativa de cada una de estas dimensiones aplicando técnicas clásicas de aprendizaje automático supervisado: Regresión Logística, Support Vector Machines y Random Forest. Finalmente, evaluamos la combinación de las variables con una técnica más avanzada de aprendizaje automático, XGBoost, con el que alcanzamos un AUC de 0.90.