Synthetic Observational Health Data with GANs: from slow adoption to a boom in medical research and ultimately digital twins?

After being collected for patient care, Observational Health Data (OHD) can further benefit patient well-being by sustaining the development of health informatics and medical research. Vast potential is unexploited because of the fiercely private nature of patient-related data and regulations to protect it. Generative Adversarial Networks (GANs) have recently emerged as a groundbreaking way to learn generative models that produce realistic synthetic data. They have revolutionized practices in multiple domains such as self-driving cars, fraud detection, digital twin simulations in industrial sectors, and medical imaging. The digital twin concept could readily apply to modelling and quantifying disease progression. In addition, GANs posses many capabilities relevant to common problems in healthcare: lack of data, class imbalance, rare diseases, and preserving privacy. Unlocking open access to privacy-preserving OHD could be transformative for scientific research. In the midst of COVID-19, the healthcare system is facing unprecedented challenges, many of which of are data related for the reasons stated above. Considering these facts, publications concerning GAN applied to OHD seemed to be severely lacking. To uncover the reasons for this slow adoption, we broadly reviewed the published literature on the subject. Our findings show that the properties of OHD were initially challenging for the existing GAN algorithms (unlike medical imaging, for which state-of-the-art model were directly transferable) and the evaluation synthetic data lacked clear metrics. We find more publications on the subject than expected, starting slowly in 2017, and since then at an increasing rate. The difficulties of OHD remain, and we discuss issues relating to evaluation, consistency, benchmarking, data modelling, and reproducibility.Comment: 31 pages (10 in previous version), not including references and glossary, 51 in total. Inclusion of a large number of recent publications and expansion of the discussion accordingl

Machine learning methods for genotype assignment

Invasive species are an ongoing concern for countries in which natural resources play a vital economic and social role. In Canada, species such as the Asian long-horned beetle, Dutch elm disease, sudden oak death and the Asian gypsy moth threaten forests and the sectors of industry that profit from them. The economic risk is estimated at up to $800M annually. Machine learning methods that quickly and accurately determine the taxon, geographic origin, and pathogenic fitness of biological samples from genomics data would constitute a valuable tool for risk reduction. In this thesis, we reviewed concepts of population genetics, phylogenetic networks, genotype data and current methods for genetic population assignment. Having identified a number of the shortcomings of current methods, we propose a new machine learning approach called Mycorrhiza aimed at predicting the geographical origin of a sample from its genotype in which phylogenetic networks are used as feature engineering tools, followed by a Random Forests classifier. The classification accuracy of our method was compared to widely used assessment tests or mixture analysis methods in population genetics such as STRUCTURE and Admixture, as well as a variant where a PCA is used in place of the phylogenetic network. Multiple published SNP, microsatellite or consensus sequence datasets with wide ranges in size, geographical distribution and populations were used for this purpose. The phylogenetic network and PCA methods show a marked improvement in classification accuracy and definable advantages compared to the existing approaches. As is to be expected, STRUCTURE and Admixture fall short on almost all datasets with a considerable deviation from the Hardy Weinberg equilibrium. The same can be said for Admixture on datasets with a large expected heterozygosity. Moreover, Mycorrhiza consistently estimates mixture proportions more accurately than the PCA variant. Our approach will be useful in the rapid and accurate prediction of geographical origin from genotype samples without the restrictions inherent to currently used methods.Les espèces invasives sont une préoccupation constante pour les pays dans lesquels les ressources naturelles jouent un rôle économique et social essentiel. Au Canada, des espèces telles que le longicorne asiatique, la maladie hollandaise de l'orme, la mort subite du chêne et la spongieuse asiatique menacent les forêts et les secteurs industriels qui en profitent. Le risque économique est estimé à 800 millions de dollars par année. Des méthodes d'apprentissage machine qui déterminent rapidement et précisément le taxon, l'origine géographique et la capacité pathogène des échantillons biologiques à partir de données génomiques constitueraient un outil précieux pour la réduction des risques.Dans cette thèse, nous avons examiné des concepts de la génétique des populations, des réseaux phylogénétiques, des données génotypiques et des méthodes actuelles d'attribution de population. Après avoir identifié un certain nombre de lacunes des méthodes actuelles, nous proposons une nouvelle approche d'apprentissage machine nommée Mycorrhiza visant à prédire l'origine géographique d'un échantillon à partir de son génotype dans laquelle des réseaux phylogénétiques sont utilisés comme une étape de transformation des données suivie d'un classificateur forêt d'arbres décisionnels. La précision de classification de notre méthode a été comparée à des méthodes d'assignation génétique ou d'analyse de mixture largement utilisées en génétique des populations, telles que STRUCTURE et Admixture, ainsi qu'à celle d'une variante où une analyse en composantes principales est utilisée à la place du réseau phylogénétique. Des jeux de données de SNP, de microsatellites ou de séquences consensus publiées avec de larges gammes de taille, distribution géographique et de populations ont été utilisées à cette fin.Le réseau phylogénétique et les méthodes APC montrent une nette amélioration de la précision de classification et des avantages définissables par rapport aux approches existantes. Comme on peut s'y attendre, STRUCTURE et Admixture échouent sur presque tous les jeux de données avec un écart moyen important par rapport à l'équilibre de Hardy Weinberg. La même chose peut être dite pour Admixture sur des ensembles de données avec une grande hétérozygotie attendue. De plus, l'approche du réseau phylogénétique estime les proportions du mélange avec systématiquement plus de précision que la variante APC. Enfin, l'approche phylogénétique gagne en précision par rapport à la variante APC lorsque les prédictions résultant de multiples sous-ensembles ordonnés des données sont moyennées