GAM-MDR: explorando la resistencia a fármacos mediada por miARN utilizando un autoencoder gráfico basado en enmascaramiento de caminos aleatorios

Resumen Los microARNs (miARNs) se encuentran de manera ubicua en las células biológicas y juegan un papel fundamental en la regulación de la expresión de numerosos genes objetivo. Las terapias centradas en miARNs están surgiendo como una estrategia prometedora para el tratamiento de enfermedades, con el objetivo de intervenir en la progresión de la enfermedad mediante la modulación de las expresiones anormales de miARN. La predicción precisa de la resistencia a fármacos mediada por miARN (MDR) es crucial para el éxito de las terapias con miARN. Los modelos computacionales basados en aprendizaje profundo han demostrado un rendimiento excepcional en la predicción de posibles MDRs. Sin embargo, su efectividad puede verse comprometida por errores en el proceso de adquisición de datos, lo que lleva a representaciones inexactas de los nodos. Para abordar este desafío, introducimos el modelo GAM-MDR, que combina el autoencoder gráfico (GAE) con técnicas de enmascaramiento de caminos aleatorios para predecir con precisión posibles MDRs. La fiabilidad y efectividad del modelo GAM-MDR se reflejan principalmente en dos aspectos. En primer lugar, extrae eficientemente las representaciones de los nodos de miARN y fármacos en la red miARN-fármaco. En segundo lugar, nuestra estrategia de enmascaramiento de caminos aleatorios diseñada reconstruye eficientemente caminos críticos en la red, reduciendo así el impacto adverso de los datos ruidosos. Hasta donde sabemos, esta es la primera vez que se ha integrado una estrategia de enmascaramiento de caminos aleatorios en un GAE para inferir MDRs. Nuestro método ha sido sometido a múltiples validaciones en conjuntos de datos públicos y ha arrojado resultados prometedores. Somos optimistas de que nuestro modelo podría ofrecer valiosas ideas para estrategias terapéuticas con miARN y profundizar el entendimiento de los mecanismos regulatorios de los miARNs. Nuestros datos y código están disponibles públicamente en GitHub: https://github.com/ZZCrazy00/GAM-MDR.