Vom Suchen und Finden funktioneller Module in biologischen Netzwerken: Ein neuer Ansatz zur integrierten Netzwerkanalyse in der Systembiologie

Abstract

Die funktionelle Analyse großer Interaktionsnetzwerke hat sich in den vergangenen Jahren zu einem wichtigen Kerngebiet der Bioinformatik und Systembiologie entwickelt. Hier wird ein neuer, verbesserter Ansatz zur Identifizierung funktioneller Module in großen biologischen Netzwerken präsentiert. Der vorgestellte Ansatz wurde anhand eines gut untersuchten Satzes von Microarray- und Survival-Daten von Lymphoma-Patienten im Kontext von Protein-Protein-Netzwerken entwickelt und getestet. Zur Kombination der funktionellen Daten mit dem Netzwerk wurde eine flexible Gewichtungsfunktion hergeleitet und damit jedes Protein im Netzwerk gewichtet. Dies ermöglicht es nun, die Suche nach funktionellen Modulen im graphentheoretischen Sinne als Suche nach dem Subgraphen mit maximalem Gewicht zu formulieren. Durch die explizite Modellierung des Signal- und Rauschanteils liefert die Methode zugleich eine quantitative Abschätzung des Informationsgehaltes und erlaubt es, die erwartete Anzahl falsch-positiver Knoten im resultierenden Subnetzwerk zu kontrollieren. Die Anwendung dieses Algorithmus auf das Netzwerk zeigt, dass sich damit bekannte medizinisch relevante Module wiederfinden und ergänzen lassen. Intensive Simulationsexperimente belegen, dass dieser exakte Ansatz deutlich bessere Ergebnisse liefert als bereits beschriebene heuristische Methoden.