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    • 7. 发明专利
      ES2848949T3 Algoritmo y un método in vitro basado en la edición de ARN para seleccionar un efecto particular inducido porcompuestos activos 未知
    • Algoritmo y un método in vitro basado en la edición de ARN para seleccionar un efecto particular inducido porcompuestos activos
    • ES2848949T3
    • 2021-08-13
    • ES17724104
    • 2017-03-13
    • ALCEDIAG , CENTRE NAT RECH SCIENT
    • WEISSMANN DINAH , VAN DER LAAN SIEM , SALVETAT NICOLAS , MOLINA FRANCK , PUJOL JEAN-FRANÇOIS
    • C12Q1/6883 , G16B15/00
    • Un metodo implementado por ordenador para predecir la probabilidad o el riesgo de un farmaco, un compuesto o una molecula, de inducir efectos particulares en un paciente, preferentemente efectos secundarios, con mayor preferencia efectos secundarios adversos o deseados, dicho metodo usa como una diana que exhibe una edicion A a I de ARN, cuyo pre-ARNm es el sustrato de enzimas ADAR, la accion de dichas ADAR conduce a la produccion de diferentes isoformas o sitios, en donde dicho metodo comprende las etapas de: A) Analizar el perfil de edicion de ARN de la diana en una muestra que se ha tratado con dicho farmaco o compuesto o molecula, con el fin de obtener la proporcion de nivel de edicion de ARN de dicha diana para cada una de sus isoformas de edicion, y, en donde dicho perfil de edicion de ARN de la diana se obtiene segun se obtiene para una molecula de la coleccion de moleculas en el algoritmo obtenido para dichos efectos particulares, y en donde dicho algoritmo es un algoritmo para predecir in vitro la probabilidad de que un compuesto induzca un efecto particular en un paciente, en donde dicho algoritmo o modelo se obtiene por un metodo que comprende las etapas de: a) - seleccionar al menos una diana que exhibe una edicion A a I de ARN, cuyo pre-ARNm es el sustrato de las enzimas ADAR (adenosina desaminasas que actuan sobre el ARN), la accion de dichas ADAR en al menos un sitio de edicion conduce a la produccion de diferentes isoformas o sitios, - seleccionar al menos una linea celular que exprese endogenamente dicha al menos una diana y al menos las enzimas ADAR, - seleccionar un compuesto de control positivo que pueda alterar de manera dependiente de la dosis la proporcion relativa de dichas isoformas de la diana o sitios de edicion cuando las celulas de dicha linea celular se tratan con dicho control positivo, - seleccionar una coleccion de moleculas compuesta por una proporcion de compuestos anotados con una puntuacion de riesgo para inducir dichos efectos particulares, b) tratar las celulas de dicha linea celular con cada molecula individual de dicha coleccion de moleculas, junto con un control negativo y dicho control positivo, c) analizar dicho al menos un perfil de edicion de ARN de la diana en cada muestra que se ha tratado con una molecula de la coleccion, con el fin de obtener la proporcion del nivel de edicion de ARN de dicha diana para cada una de sus isoformas y/o sitios de edicion para cada una de las moleculas de dicha coleccion, d) -i) mediante un metodo estadistico de analisis univariado, evaluar para cada isoforma/o sitio de edicion su precision y su poder para discriminar el riesgo de que una molecula induzca dichos efectos particulares; y/o -ii) mediante un metodo estadistico de analisis multivariado, evaluar para cada combinacion de isoformas/o sitios de edicion, su precision y su poder para discriminar el riesgo de que una molecula induzca dichos efectos particulares, y -iii) seleccionar la combinacion que exhiba el mejor desempeno discriminativo, e) construir un algoritmo con el uso de dicha combinacion seleccionada de isoformas/o sitios de edicion, y usar dicho algoritmo asi obtenido para predecir la probabilidad de que dicho compuesto induzca dichos efectos particulares en un paciente, y: en donde la etapa d)-i) comprende una etapa de calcular para cada isoforma o una combinacion de estas: - el umbral optimo de sensibilidad (Se %) de al menos 60 y especificidad (Sp %) de al menos 60 % para dichos efectos particulares; - los valores predictivos positivos (PPV, %) y negativos (NPV, %) para evaluar la proporcion de verdadera presencia [verdadero positivo / (verdadero positivo+ falso positivo] y verdadera ausencia [verdadero negativo / (verdadero negativo+ falso negativo)]; y en donde en la etapa c), el perfil de edicion de ARN se lleva a cabo mediante un metodo que incluye: - metodo NGS (secuenciacion de proxima generacion) que comprende la preparacion de una genoteca de NGS; y - la secuenciacion de todas las genotecas de NGS obtenidas, para obtener el perfil de edicion de la diana; y en donde en la etapa d)-i) y d)-ii), dicho metodo estadistico que permite la obtencion de dicho algoritmo o modelo se lleva a cabo mediante un metodo que incluye un metodo o una combinacion de metodos seleccionados del grupo que consiste en: - programa mROC, en particular para identificar la combinacion lineal, que maximiza la ROC AUC (Area bajo la curva) y en donde se proporciona la ecuacion para la combinacion respectiva y se puede usar como un nuevo marcador virtual Z, de la siguiente manera: Z = a1. (Isoforma 1) + a2. (Isoforma 2) + ...ai. (Isoforma i) + ⋯an. (Isoforma n) donde a1 son los coeficientes calculados e (Isoforma i) es la proporcion relativa del nivel de edicion de ARN individual de la diana de la isoforma; y/o - un modelo de regresion logistica aplicado para analisis univariado y multivariado para estimar el riesgo relativo de moleculas a diferentes valores de las isoformas; y/o - un enfoque CART (arboles de clasificacion y regresion) aplicado para evaluar combinaciones de isoformas; y/o - un enfoque de bosque aleatorio (RF) aplicado para evaluar las combinaciones de isoformas, en particular para clasificar la importancia de la isoforma de edicion y combinar las mejores isoformas para clasificar el "riesgo relativo" de la molecula, y/o - un analisis multivariado aplicado para evaluar la combinacion de isoformas para el "riesgo relativo" de las moleculas, que se selecciona del grupo que consiste en como - enfoque de maquina de vectores de soporte (SVM); - enfoque de red neuronal artificial (ANN); - Enfoque de red bayesiana; - enfoque wKNN (k vecinos mas cercanos ponderados); - minimo cuadrado parcial - analisis discriminante (PLS-DA); - analisis discriminante lineal y cuadratico (LDA / QDA);
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