DREAM challenge использует краудсорсинг для проверки передовых методов в системной биомедицине
Международное исследование, опубликованное в Nature Biotechnology, представляет объединённые результаты конкурса DREAM Challenge 2013 года. Эта инициатива, основанная на краудсорсинге, проверяла, насколько хорошо можно предсказать эффекты токсичного соединения у разных людей.
Исследование показывает, что вычислительные методы можно использовать для предсказания некоторых токсических эффектов на уровне популяций, но их чувствительности пока недостаточно для точного предсказания таких эффектов у отдельных индивидов. Работа также представляет алгоритмы, полезные для оценки экологического риска.
Суть эксперимента
- Организаторы использовали 884 лимфобластоидные клеточные линии с данными о SNP и экспрессии генов из проекта 1000 Genomes Project.
- На этих клеточных линиях, представляющих индивидов из девяти субпопуляций Европы, Африки, Азии и Америк, измерили клеточную токсичность 156 соединений.
- Участникам было предложено разработать алгоритмы для предсказания токсического ответа у разных индивидов и популяций, основываясь на структурных свойствах соединений.
Результаты и выводы
- Десятки команд представили 179 предсказаний, основанных на передовых вычислительных моделях.
- Для индивидов предсказания были лишь немного лучше случайных.
- Объединённые результаты позволили приблизительно предсказать ответ на уровне популяций на разные соединения.
- Организаторы интегрировали результаты, взяв лучшее от каждого, и сформировали новый инструмент для предсказания токсичности.
«Способность лучших команд предсказывать токсичность на уровне популяций для неизвестных соединений — на основе сходства химической структуры с известными соединениями — намного превзошла наши ожидания», — говорит Лара Мангравит, директор по системной биологии в Sage Bionetworks.
Исследование демонстрирует, что для точного предсказания рисков для здоровья, связанных с неизвестными соединениями, необходима повышенная точность моделей. Одним из ключевых преимуществ работы является предоставление новых методологий для улучшения оценки опасностей.