Network-based approaches to explore complex biological systems towards network medicine

Network medicine relies on different types of networks: from the molecular level of protein–protein interactions to gene regulatory network and correlation studies of gene expression. Among network approaches based on the analysis of the topological properties of protein–protein interaction (PPI) networks, we discuss the widespread DIAMOnD (disease module detection) algorithm. Starting from the assumption that PPI networks can be viewed as maps where diseases can be identified with localized perturbation within a specific neighborhood (i.e., disease modules), DIAMOnD performs a systematic analysis of the human PPI network to uncover new disease-associated genes by exploiting the connectivity significance instead of connection density. The past few years have witnessed the increasing interest in understanding the molecular mechanism of post-transcriptional regulation with a special emphasis on non-coding RNAs since they are emerging as key regulators of many cellular processes in both physiological and pathological states. Recent findings show that coding genes are not the only targets that microRNAs interact with. In fact, there is a pool of different RNAs—including long non-coding RNAs (lncRNAs) —competing with each other to attract microRNAs for interactions, thus acting as competing endogenous RNAs (ceRNAs). The framework of regulatory networks provides a powerful tool to gather new insights into ceRNA regulatory mechanisms. Here, we describe a data-driven model recently developed to explore the lncRNA-associated ceRNA activity in breast invasive carcinoma. On the other hand, a very promising example of the co-expression network is the one implemented by the software SWIM (switch miner), which combines topological properties of correlation networks with gene expression data in order to identify a small pool of genes—called switch genes—critically associated with drastic changes in cell phenotype. Here, we describe SWIM tool along with its applications to cancer research and compare its predictions with DIAMOnD disease genes

Development of a machine learning-based pipeline able to predict genes associated with diseases and cell processes using interpretable network embeddings

Tese de Mestrado, Bioinformática e Biologia Computacional, 2022, Universidade de Lisboa, Faculdade de CiênciasA revolução tecnológica no mundo da sequenciação observada nas últimas duas décadas levou a um grande aumento no número de proteínas conhecidas. Porém, este aumento não foi correspondido com o aumento no seu número de anotações proteicas, em particular acerca do seu envolvimento em processos celulares e doenças. Atualmente, apenas cerca de 25% das proteínas humanas é conhecida por ter uma associação a uma doença. A lenta expansão de conhecimento destas associações deve-se essencialmente às técnicas experimentais necessárias para as descobrir, como por exemplo, estudos de ligação genética e genome-wide association studies, uma vez que falham quando aplicados a doenças heterogéneas, ou produzem números elevados de falsos positivos, respetivamente. Isto leva a um complexo processo de validação de resultados, que inevitavelmente desacelera o processo de anotação. O desenvolvimento de métodos capazes de produzir um número mais restrito de candidatos surge então como uma necessidade para a mais eficaz descoberta de associações, com vários tipos de métodos computacionais a terem sido desenvolvidos nas últimas décadas. Uma fração destes métodos foca-se no uso de redes. Os mecanismos de processos celulares e doenças surgem da coordenação de múltiplas proteínas que interagem fisicamente, formando módulos de doenças e de processos celulares numa rede de interações biológicas. As redes biológicas podem ser representadas sob a forma de grafos, objectos matemáticos que representam como um conjunto de entidades interage entre si. Os grafos são formados por um conjuntos de nós (ou vértices), ligados entre si por arestas, permitindo a fácil representação e análise de redes, como as de interação de proteínas. Estas redes podem então ser exploradas de forma a encontrar padrões de interação que caracterizem as proteínas que fazem parte de um determinado módulo, de modo a mais tarde expandir este conhecimento e encontrar novas proteínas candidatas que possam eventualmente estar associadas a esse mesmo módulo e ser experimentalmente validadas. A deteção dos padrões que caracterizam as proteínas associadas a cada módulo depende do uso de métricas capazes de discriminar as relações de interesse que cada proteína apresenta, podendo estas métricas ir desde a medição da distância de cada proteína ao módulo, ao uso de métodos mais complexos de difusão, tais como Random Walks with Restart. Muitos dos algoritmos já desenvolvidos focam-se no uso de métricas de proximidade, como o Closeness, que mede a centralidade de um determinado nó na rede, ou realizando um teste hipergeométrico de modo a analisar o enriquecimento de um nó em ligações com nós do módulo de interesse. A maioria dos algoritmos disponíveis na literatura baseia-se apenas na informação dada pela relação de cada nó com os nós do módulo em estudo, com uma minoria destes algoritmos a usar informação adicional de doenças fenotipicamente semelhantes. O mapeamento do interactoma humano ainda está por concluir, e, portanto, as redes de interação proteica usadas estão incompletas, faltando nós e arestas aos grafos contruídos. Para além disso, os processos de deteção de associações estão expostos à presença de falsos positivos. Tanto a incompletude das redes da interação como a presença de falsos positivos são fatores que podem afetar em larga escala as previsões de algoritmos que apenas se baseiam no próprio módulo, dificultando então o processo de seleção de novos candidatos. Será, portanto, interessante o desenvolvimento de um algoritmo capaz de usar uma maior fração dos dados ao seu dispor, sem depender do uso de informação, como a semelhança fenotípica, que permita uma maior precisão aquando da previsão de novos candidatos, mas também uma maior robustez sob a presença de alterações na rede de interação ou de anotações incorretas. Neste trabalho, é então proposto o desenvolvimento de um novo algoritmo para a previsão de novos candidatos associados com doenças ou processos celulares designado de Gene Annotation Prediction using Module-based Interpretable Network Embeddings (GAP-MINE). A maior contribuição deste algoritmo é o uso de network embeddings facilmente interpretáveis num contexto biológico. Network embeddings, são vetores usados para explicar a relação de cada nó da rede com os restantes através de um espaço multidimensional. Estes podem ser adaptados ao contexto de nosso problema, e assim explicar a relação que cada nó tem com cada módulo, criando, portanto, uma representação multidimensional que pode ser usada para descobrir os padrões que caracterizam as proteínas associadas a um determinado módulo, usando informação adicional contida no restante vetor. Para além disso, ao exprimirem a relação de cada nó com os diferentes módulos, estes vetores permitem uma melhor interpretação dos resultados, uma vez que permitem a análise dos módulos escolhidos. O algoritmo desenvolvido é composto por 6 passos que podem ser facilmente adaptados consoante a natureza do problema. Primeiramente, a rede de interação proteica foi construída utilizando as interações disponíveis na bases de dados APID e HuRI, juntamente com as anotações de associação de proteínas a processos e doenças, provenientes das bases de dados REACTOME e DisGeNET, respetivamente. A rede criada apresenta um total de 17 204 nós, ligados por 260 960 arestas. Foram criados três tipos de módulos: um de processos celulares, num total de 429, e dois do doença, que variam consoante a conectividade do módulo em si, porém tendo origem nos mesmo dados, totalizando um total de 203 aquando da utilização de módulos conectados, e de 301 aquando da utilização de módulos mais dispersos na rede. Cinco diferentes métricas foram, de seguida, aplicadas à rede (Hypergeometric Test, Closeness, Betweenness, Fraction Betweenness e Random Walks with Restart) sendo modificadas das suas formas normais de forma a explicar como cada nó se relaciona com os nós associados a um determinado módulo. Ao serem aplicadas aos diferentes módulos, é então formado um embedding para cada nó de dimensão igual ao número de módulos presentes na rede, resultando na matriz de embeddings de N vs. M dimensões, onde N é o número de nós da rede e M o número de módulos. À matriz é depois aplicado um passo de seleção, onde, para a classificação de um determinado módulo são selecionados os módulos que mais contribuem para a discriminação das proteínas associadas e não associadas ao mesmo. Tendo os módulos mais relevantes selecionados, os embeddings são fornecidos a um modelo de regressão logística, um algoritmo de classificação, que é treinado e otimizado com uma validação cruzada de 10 passos. Este algoritmo de classificação é depois avaliado usando um conjunto de teste, e aplicado para a totalidade dos dados de modo a prever as novas associações. Por fim, as associações previstas são validadas através comparação dos termos da Gene Ontology e da Human Phenotype Ontology (este último exclusivamente aplicado a proteínas de doença) em comum com os termos enriquecidos das proteínas do módulo alvo, e pela procura do identificador da proteína e do nome do módulo em títulos e resumos da literatura. O algoritmo GAP-MINE foi primeiramente comparado com um modelo padrão que apenas utiliza os valores obtidos para o módulo que se pretende classificar. Verificou-se que as Random Walks with Restart são as melhores métricas a ser usadas para a previsão de novas proteínas associadas aos módulos, obtendo valores medianos de F-Measure acima de 0.9 utilizando tanto o nosso algoritmo, como os modelos padrão. Comparando o nosso algoritmo com os modelos padrão, foi possível observar que foram obtidos resultados significativamente melhores em 2 dos 3 tipos de módulos aquando da utilização de tanto as Random Walks with Restart, como do Closeness como métricas, obtendo, no entanto, piores resultados usando Betweenness e Fraction Betweenness. Analisando as Random Walks with Restart em pormenor, foi possível verificar que a melhoria dos resultados obtidos se deveu a um aumento da precisão em todos os módulos, à custa de capturar um menor número de positivos. O mesmo comportamento foi verificado em testes feitos onde a rede utilizada foi alterada para simular casos de falta de informação ou da inclusão de falsos positivos. A combinação GAP-MINE com Random Walks with Restart foi também comparada com outros algoritmos já estabelecidos (GenePANDA, Raw e MaxLink), tendo sido observado que o nosso algoritmo é capaz de obter resultados significativamente melhores do que qualquer um dos três algoritmos. De forma geral, as previsões feitas pelo nosso algoritmo mostram-se enriquecidas em termos relevantes e relacionados com ostermos associados aos diferentes processos e doenças, tendo também sido possível verificar a presença na literatura de algumas das novas associações. Concluindo, o nosso algoritmo mostra-se ser uma alternativa capaz de prever novas associações entre proteínas e processos celulares/doenças, com uma melhoria de precisão, o que deverá facilitar o processo de validação experimental, e acelerar a descoberta de novas associações.The rapid growth of genomic sequences has expanded the number of known proteins, however, their annotation mapping to known diseases and cell processes is still trailing. Protein mapping relies on experimental methods, such as linkage mapping studies, that are both expensive and time-consuming, so computational methods have emerged as alternatives for candidate prioritization. Network-based algorithms are one kind of algorithm that has been developed for this purpose. Diseases and cell processes are resultant of the coordination of multiple physically interacting proteins, thus, biological networks can be used to search for new proteins that frequently interact with other disease or process associated proteins. Although several algorithms have been developed to tackle this problem, most of them do not use the full extent of available information within the network for their predictions, only relying on the known proteins associated with the disease/cell process of interest, or only using additional information from phenotypically similar diseases. Here we propose GAP-MINE, a network-based algorithm with module-based interpretable embeddings, that uses additional modules to improve the prediction of new gene annotations. GAP-MINE is an adaptable algorithm with diverse possibilities in each of its several steps, such as the use of different classification algorithms or different protein interaction networks. We applied GAP-MINE in the discovery of newly associated genes for a total of 429 processes and 301 diseases. Using Random Walks with Restart as the scoring function, GAP-MINE shows median F-Measure scores consistently above 0.9. Compared to baseline and literature algorithms, GAP-MINE not only shows significantly better results but is also more precise and robust to the addition of noise, with its candidates showing biologically relevant annotations. GAP-MINE is therefore a suitable algorithm for gene annotation prediction and could be used to narrow down the number of genes to validate experimentally

Accumulation of α-synuclein mediates podocyte injury in Fabry nephropathy

Current therapies for Fabry disease are based on reversing intracellular accumulation of globotriaosylceramide (Gb3) by enzyme replacement therapy (ERT) or chaperone-mediated stabilization of the defective enzyme, thereby alleviating lysosomal dysfunction. However, their effect in the reversal of end-organ damage, like kidney injury and chronic kidney disease, remains unclear. In this study, ultrastructural analysis of serial human kidney biopsies showed that long-term use of ERT reduced Gb3 accumulation in podocytes but did not reverse podocyte injury. Then, a CRISPR/Cas9–mediated α-galactosidase knockout podocyte cell line confirmed ERT-mediated reversal of Gb3 accumulation without resolution of lysosomal dysfunction. Transcriptome-based connectivity mapping and SILAC-based quantitative proteomics identified α-synuclein (SNCA) accumulation as a key event mediating podocyte injury. Genetic and pharmacological inhibition of SNCA improved lysosomal structure and function in Fabry podocytes, exceeding the benefits of ERT. Together, this work reconceptualizes Fabry-associated cell injury beyond Gb3 accumulation, and introduces SNCA modulation as a potential intervention, especially for patients with Fabry nephropathy.publishedVersio

GUILDify v2.0:A Tool to Identify Molecular Networks Underlying Human Diseases, Their Comorbidities and Their Druggable Targets

The genetic basis of complex diseases involves alterations on multiple genes. Unraveling the interplay between these genetic factors is key to the discovery of new biomarkers and treatments. In 2014, we introduced GUILDify, a web server that searches for genes associated to diseases, finds novel disease genes applying various network-based prioritization algorithms and proposes candidate drugs. Here, we present GUILDify v2.0, a major update and improvement of the original method, where we have included protein interaction data for seven species and 22 human tissues and incorporated the disease-gene associations from DisGeNET. To infer potential disease relationships associated with multi-morbidities, we introduced a novel feature for estimating the genetic and functional overlap of two diseases using the top-ranking genes and the associated enrichment of biological functions and pathways (as defined by GO and Reactome). The analysis of this overlap helps to identify the mechanistic role of genes and protein-protein interactions in comorbidities. Finally, we provided an R package, guildifyR, to facilitate programmatic access to GUILDify v2.0 (http://sbi.upf.edu/guildify2).The authors received support from: ISCIII-FEDER (PI13/00082, CP10/00524, CPII16/00026); IMI-JU under grants agreements no. 116030 (TransQST) and no. 777365 (eTRANSAFE), resources of which are composed of financial contribution from the EU-FP7 (FP7/2007- 2013) and EFPIA companies in kind contribution; the EU H2020 Programme 2014-2020 under grant agreements no. 634143 (MedBioinformatics) and no. 676559 (Elixir-Excelerate); the Spanish Ministry of Economy (MINECO) [BIO2017-85329-R] [RYC-2015-17519]; "Unidad de Excelencia María de Maeztu", funded by the Spanish Ministry of Economy [ref: MDM-2014-0370]. The Research Programme on Biomedical Informatics (GRIB) is a member of the Spanish National Bioinformatics Institute (INB), PRB2-ISCIII and is supported by grant PT13/0001/0023, of the PE I+D+i 2013-2016, funded by ISCIII and FEDER

Endophenotype Network Models: Common Core of Complex Diseases

Historically, human diseases have been differentiated and categorized based on the organ system in which they primarily manifest. Recently, an alternative view is emerging that emphasizes that different diseases often have common underlying mechanisms and shared intermediate pathophenotypes, or endo(pheno)types. Within this framework, a specific disease’s expression is a consequence of the interplay between the relevant endophenotypes and their local, organ-based environment. Important examples of such endophenotypes are inflammation, fibrosis, and thrombosis and their essential roles in many developing diseases. In this study, we construct endophenotype network models and explore their relation to different diseases in general and to cardiovascular diseases in particular. We identify the local neighborhoods (module) within the interconnected map of molecular components, i.e., the subnetworks of the human interactome that represent the inflammasome, thrombosome, and fibrosome. We find that these neighborhoods are highly overlapping and significantly enriched with disease-associated genes. In particular they are also enriched with differentially expressed genes linked to cardiovascular disease (risk). Finally, using proteomic data, we explore how macrophage activation contributes to our understanding of inflammatory processes and responses. The results of our analysis show that inflammatory responses initiate from within the cross-talk of the three identified endophenotypic modules