Машинное обучение для выявления парных взаимодействий между специфическими IgE-антителами и их ассоциацией с астмой: кросс-секционный анализ в популяционной когорте рождения

Fontanella S, Frainay C, Murray CS, Simpson A, Custovic A.

ВСТУПЛЕНИЕ:

Связь между аллергической сенсибилизацией и астмой является сложной; данные о силе этой ассоциации противоречивы. Мы предполагаем, что расхождения возникают отчасти потому, что аллергическая сенсибилизация может быть не единым явлением (как принято считать), а совокупностью нескольких различных классов сенсибилизации. Мы предполагаем, что именно наличие IgE-антител к определённым парам аллергенных молекул (компонентов), а не IgE-ответа на «информативные» молекулы, связано с повышенным риском развития астмы.

МЕТОДЫ И ВЫВОДЫ:

В кросс-секционном анализе, проведённом среди 461 ребенка в возрасте 11 лет из популяционной когорты рождения, мы измерили специфические IgE-ответы в сыворотках на 112 аллергенных компонентов с помощью мультиплексной матрицы (ImmunoCAP Immuno Solid-phase Allergy Chip [ISAC]). Мы охарактеризовали сенсибилизацию к 44 активным компонентам (специфический иммуноглобулин E [sIgE]> 0,30 единиц по меньшей мере у 5% детей) среди 213 (46,2%) участников, сенсибилизированных по меньшей мере к одному из этих 44 компонентов.

Мы приняли несколько методологий машинного обучения, которые предлагают мощную основу для исследования очень сложных соотношений sIgE и астмы. Во-первых, мы применили анализ сети и иерархическую кластеризацию (HC), чтобы исследовать структуру связности специфических IgE к компонентам и идентифицировать кластеры компонентов-специфической - сенсибилизации («компонентные кластеры»). Из 44 компонентов, включенных в модель, 33 были сгруппированы в семь кластеров (C.sIgE-1-7), а остальные 11 сформировали одноэлементные кластеры. Членство в кластере тесно связано со структурной гомологией белков и / или их биологическим источником.

Компоненты в кластере патогенез-связанных белков PR -10 (C.sIgE-5) были центральными в сети и опосредовали связи между компонентами злаковых трав (C.sIgE-4), деревьев (C.sIgE-6) и кластерами профилинов (C.sIgE-7) с кластерами клещей (C.sIgE-1), липокалинов (C.sIgE-3) и арахиса (C.sIgE-2). Затем мы использовали HC для идентификации четырех общих «кластеров сенсибилизации» среди участников исследования: (1) множественная сенсибилизация (sIgE к множественным компонентам по всем семи кластерам компонентов и одноэлементным компонентам), (2) преимущественно сенсибилизация к клещам домашней пыли (IgE главным образом к компонентам из CsIgE-1), (3) преимущественно сенсибилизация к злаковым травам и деревьям (применительно к множественным компонентам из CsIgE-4-7) и (4) низкие уровни сенсибилизации.

Мы использовали двудольную сеть для изучения взаимосвязи между кластерами компонентов, сенсибилизирующими кластерами и астмой, а также анализ и классификацию объединенной непараметрической дифференциальной сети взаимодействия на основе плотности (JDINAC), чтобы проверить, связаны ли парные взаимодействия специфических IgE к компонентам с астмой. JDINAC с парами компонентов обеспечил хороший баланс между чувствительностью (0,84) и специфичностью (0,87) и превзошел невыгодную логистическую регрессию значимости sIgE к отдельным компонентам при прогнозировании астмы, с площадью под кривой (AUC) 0,94 по сравнению с 0,73.

Затем мы определили дифференциальную сеть парных взаимодействий специфических IgE, которые продемонстрировали, что 18 пар компонентов предсказывают наличие астмы. Эти данные были подтверждены в независимой выборке детей в возрасте 8 лет, которые участвовали в той же когорте рождения, но не имели данных по компонент-основанной диагностике (CRD) в возрасте 11 лет. Основным ограничением нашего исследования было исключение потенциально важных аллергенов, вызванное как разрешением чипа ISAC, так и этапом фильтрации. Кластеризация и сетевой анализ могли бы обеспечить различные решения, если бы были доступны дополнительные компоненты.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ:

Наличие sIgE к определённым парам компонентов связано с повышенным риском развития астмы и может служить основой для разработки диагностических инструментов, выявляющих астму.

Полный текст публикации (англ.)