Phamaco-génétique et analyses multivariés

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1 CytoPathfinder Phamaco-génétique et analyses multivariés Besoins biostatistiques d une biotech anglo-japonnaise Olivier Delrieu PolytechLille Octobre

2 Pharmaco-génétique Etude de l influence du génome sur la variabilité de la réponse à un traitement médicamenteux. Des individus s éloignent de la réponse attendue: Diminution ou absence d efficacité (maladies complexes) Effets indésirables ou toxicité (patients hétérogènes) Comprendre et utiliser cette hétérogénéité à un intérêt majeur pour les patients, les régulateurs et l industrie. Prévenir la toxicité Augmenter le succès de la R&D Permettre de développer des traitements personnalisés 2

3 Drug Induced Adverse Reactions Drug Induced Liver Injury (DILI) 900+ drugs implicated Leading cause of drug termination & withdrawal 5% of all hospital admissions 50% of all acute liver failures Steven Johnson Syndrome (SJS) 100+ drugs implicated Rare and severe Dermis-epidermis wide spread detachment 3

4 Déficience des stratégies d analyses actuelles (1) Impropres à l analyse de maladies complexes et hétérogènes provenant de l interaction de nombreux gènes et facteurs environnementaux. Pas d investigation de l hétérogénéité clinique/génétique Approche un seul gène pour tous Les variables ayant un effet principal important dans la population entière sont favorisées Rend impossible de développement de médecines personnalisées Analyses univariées Correction massive pour tests multiples Nécessitent un grand nombre de patients Analyses des effets principaux uniquement Pas d analyse à grande échelle des corrélations, interactions Pas de coanalyse avec les variables environnementales ou cliniques, qui sont analysées dans un 2eme temps. 1 Drinking from the Fire Hose Statistical Issues in Genomewide Association Studies. Hunter & Kraft. NEJM

5 Taxonomy3 Méthode basée sur concept de classification Bayesienne 1 Analyse pertinente des maladies complexes et hétérogènes Perform multivariate analysis of megavariates Probe heterogeneity in cohorts, detect hidden sub-phenotypes Co-analyze several data types Build powerful predictive models Analyze variables Correlations Interactions Residuals -> additive variables -> coupled variables -> synergistic variables epistasis 1: Delrieu, O. and Bowman, C. E. (LASR 2005). Visualisation of gene and pathway determinants of disease. In: S. Barber, P. D. Baxter, K. V. Mardia and R. E. Walls (Eds.), Quantitative Biology, Shape Analysis, and Wavelets. University of Leeds, 180pp

6 Taxonomy3 Méthode S applique à des études cas/témoins comportant des variables de tout type: discrètes (ex. SNP, catégorielles) et continues (ex. RNA, cliniques) 1. Calcul de divergences de Kullback Leiber personnalisées. Transformation en une matrice de même dimension contenant le gain d information donné par chaque observation et variable quant à la distinction cas/témoin globale 2. Algèbre linéaire - Analyse en composante principale => corrélation, hétérogénéité - Modélisation : interactions, résiduels 3. Ré-échantillonnage du statut cas/control => degré de significativité des variables 6

7 Taxonomy3 Implémentation Démo en Java sur taxonomy.delrieu.org Montée en puissance et passage en production posent des défis statistiques et informatiques Mise en place d une collaboration USTL / PGXIS Stage puis CDI d un étudiant de Polytech: Rémi Lebret : remi.lebret@pgxis.com Intérêt double formation statistique/informatique Développement logiciel, faible coût d utilisation Utilisation facile par notre groupe et groupes académiques Rapidité, portabilité, petite empreinte mémoire Jeu de données DILI utilisé pour passage en production 7

8 DILI dataset - Taxonomy3 analysis PCA output reveals signals and noise 51 Flucloxacillin-induced DILI cases (red), 281 POPRES controls (blue) 904,158 SNPs (green) and clinical variables (black) rs

9 Case/control resampling: significant signal on 1 st component rs HLA-B*5701 Strong signal on chromosome 6 Major Histocompatibility Region (MHC) Mainly driven by Linkage Disequilibrium (correlation) Confirms findings of univariate analysis Additional (weak) signals 9

10 Tax3 analysis reveals genetic heterogeneity Close-up on chromosome 6 signals of 1 st and 2 nd components Two independent sets of SNPs/genes of interest Two distinct biological processes, relevant to population subgroups HCP5, MICB, TNF, HLA-B,. TRIM39, TRIM10, BAT1, HLA-A, 10

11 Interaction analysis reveals additional genes Interactions of the 9648 SNPs mapped to 108 genes of interest (46,537,128 terms). On the first PCA component: Little interaction on chromosome 6, MHC region Strong interaction between MHC region and other chromosomes For example: Ch2: IL1RL1 and IL1RL2 : interleukin 1 receptor-like 11

12 Visualisation of interaction networks Between gene interaction strengths. Strongest interactions in red. 99 th percentile cut-off. Black boxes mark genes not on chromosome 6. Interaction analysis allows discovery of additional genes of importance Understanding betweengenes relationships (epistasis) allows exploration of new biological pathways 12

13 Predictive model s characteristics (main effects only) Receiver Operating Characteristics (ROC) curve True Positive Rate = 84% 16% of patients prone to develop DILI would be missed by this model False Positive Rate = 12% patients you would wrongly remove from Flucloxacillin exposure, as they would not develop DILI Gives 88% specificity Adaptable model Adjusting the decision criterion provides better TPR or FPR 13

14 Taxonomy3 Défis Logiciel propriétaire vs. commercial (SAS, ) ou libre (R) Statistiques ACP en grande dimension, resampling, Rapidité et volume des données Codage en C, C++ ; Multithreading ; Distributed Computing Codage bas niveau : ex. SNPs codés en binaire Data-mining et visualisation Exemple pour 10 6 SNPs et 300 individus: Analyses simples (une ACP): PC à 8 cœurs, <2GB RAM, 10 mins Analyses complexes : Cluster de machines virtuelles (Amazon Web Service Cloud) 24h avec 160 cœurs pour $0.10/core/h 14

15 Projets Court terme Analyses d interaction génome entier (10 12 variables) Analyses complexes Résiduels Modèle prédictif avec interactions, résiduels Analyses de pathologies plus hétérogènes et complexes (e.g. diabète) Long terme Analyse Tax3 dans études cliniques (plusieurs groupes, outcome continu) Thèse de Rémi. «Important for a more statistics-focused career» 15

16 Conclusion Biologie / génétique Nouvelles méthodes en constante évolution Double formation statistique/informatique Aspect éthique du métier. Le statisticien apporte sa contribution à la recherche médicale Biotech Sujet innovant Petite équipe: indépendance, télé-travail olivier.delrieu@pgxis.com 16

17 CytoPathfinder Backups 17

18 Bayes Factors, as classificatory evidence Is genome of a drug-induced SAE case the same as drug-exposed controls? Odds of H p (genome G Si of case S i is different from controls genome G C ) relative to baseline hypothesis H d (same genome as controls) : Pr( Pr( H H p d G G Si Si, G, G C C ) ) Pr( Pr( H H p d ) ) Pr( Pr( G G Si Si, G, G C C H H p d ) ) Posterior Prior Bayes Factor likelihood ratio This Bayes Factor is the amount of evidence that the i th case is classified as not having the same genome as controls. Then, assuming independence between loci: BF Nalleles j 1 ˆ ˆ S j S j ij ij.(1.(1 ˆ ) j ˆ ) j 1 S 1 S ij ij where ˆ j, ˆ j S ij are 1 if allele j present in subject i, 0 otherwise frequency estimates of allele j in cases and controls Delrieu, O. and Bowman, C. E. (LASR 2005). Visualisation of gene and pathway determinants of disease. In: S. Barber, P. D. Baxter, K. V. Mardia and R. E. Walls (Eds.), Quantitative Biology, Shape Analysis, and Wavelets. University of Leeds, 180pp

19 Log Bayes Factors, as information gain A case/control data matrix can be transformed into a LBF matrix of the same dimension, representing the information gain provided by each subject and SNP pertaining to the overall case/control distinction: LBF ( i, j ) log Lˆ Lˆ cases controls ( j, k ) ( j, k ) where and Lˆ k is the genotype of subject the frequency estimate of k. i for SNP j, LBFs is a measure of information (unit is bit if log base 2) related to Shannon self-information (1948) LBFs are personalized (actual) Kullback Leiber s divergences LBFs can be generalized to other data types Delrieu O and Bowman C (LASR 2007). On using the correlations of divergences. In: Barber S, Baxter PD and Mardia KV (eds). Systems Biology and Statistical Bioinformatics. Univ. of Leeds pp

20 Simultaneous analysis of genetic, pathway and clinical LBFs

21 PGXIS developed an on-demand computer cluster tailored for tax3 analysis On demand Linux cluster Internet PGXIS Storage Server File server, storage and backup (500GB per WGS analysis) Backup Private network Workstation 1 Workstation 2 Workstation 3... Workstation 19 Full access to a maximum of 19 mid-range virtual workstations (2 to 8 processor cores, 8 to 70 GB RAM) Capacity: 0 to 160 cores Distributed architecture - Message Passing Interface - Torque Administrative web interface Cluster management: - Setup/start/stop server & workstations - Add storage, backup data - Administer firewall 21