Predicting Functional Pathways of Nevi rapineinduced Rash Adverse Drug Reaction in HIV-infected Thai Patients using Network-based Approach

การทำนายกลไกการเกิดผื่นจากการแพ้ยานีวิราปีนของผู้ป่วยไทยที่ที่ติดเชื้อเอชไอวีโดยอาศัยวิธีการแบบเครือข่าย

Name: Thanaphongphan Narathanathanan

Name: ธนพงศ์พันธ์ นราธนฐานันตร์

keyword: Human Disease Network

Abstract: The integration of multiple biological interaction networks helps us to identify plausible mechanisms which may involve with a cellular phenomenon under scrutiny. In recent years, biomarkers for predicting adverse reaction of Nevi rapine in HIV-infected patients have been reported and successfully applied to screen patients. However, underlying mechanisms that may orchestrate such phenomenon can be hard to identify because biological mechanisms are complex. This study presents the development of networkbased integration for identifying plausible underlying mechanisms based on the given set of biomarkers. Sets of biological network including Human disease network (HDN), HIV-1 and human protein interaction network (HIV-1, HPPI), and human protein interaction network (HPPI) were used to reconstruct the baseline interaction network. The biomarkers of Nevirapine adverse reaction of Thai HIV -infected patients were overlaid onto the baseline interaction network. The sub-networks that relate to adverse drug reaction were then extracted from the integrated network. This sub-network can be used to identify gene and protein c1usters that may associate with the adverse drug reaction. The result suggests that the integration of human disease network and protein interaction network can be effectively used to identify plausible underlying mechanisms of given biomarkers from a genomic study.

Abstract: การบูรณาการข้อมูลเครือข่ายความสัมพันธ์ทางชีววิทยาสามารถช่วยระบุกลไกการทำงานที่เกี่ยวข้องกับปรากฏการณ์ ระดับเซลล์ของสิ่งมีชีวิตได้ ในปัจจุบันได้มีงานวิจัยที่ทำการศึกษาเกี่ยวกับตัวชี้วัดทางชีวภาพ (biomarkers) ที่ใช้ใน การทำนายกระบวนการการเกิดผื่นแพ้ยานีวิราปีนในคนไข้ที่เอชไอวีรวมถึงโรคอื่นๆ อย่างแพร่หลาย แต่อย่างไร ก็ตามการทำความเข้าใจกลไกการทำงานระดับเซลล์ของความผิดปกติดังกล่าวก็ยังเป็นกระบวนการที่ทำการศึกษาอยู่ ดังนั้นการศึกษาวิจัยนี้ได้นำเสนอการพัฒนาและประยุกต์ใช้การบูรณาการของข้อมูลเครือข่ายความสัมพันธ์ (network- based apporach) มาเป็นเครื่องมือช่วยระบุตัวชี้วัดทางชีวภาพเพิ่มเติมที่อาจมีความสำคัญหรือเกี่ยวข้องกับกระบวน การเกิดอาการผื่นแพ้ยาในคนไข้รวมทั้งหาฟังก์ชันทางชีววิทยาที่อาจมีความเกี่ยวข้องกับความผิดปกติดังกล่าว โดย ใช้ข้อมูลเคือข่ายความสัมพันธ์ทางชีวภาพที่มีอยุ่มากมายมารวมกัน เช่น ข้อมูลเครือข่ายความสัมพันธ์ของโรคในมนุษย์ (human disease network) ข้อมูลเครือข่ายความสัมพันธ์ของโปรตีนในมนุษย์ (protien-protien interaction network) และ ข้อมูลเครือข่ายความสัมพันธ์ระหว่างโปรตีนของเชื้อเอชไอวีกับโปรตีนในมนุษย์ (HIV-1 protein, human protien interaction network) ข้อมูลเครือข่ายความสัมพันธ์ทางชีววิทยาต่างๆ เหล่านี้ได้ถูกจัดเก็บเอาไว้ในฐานข้อมูลสาธารณะและสามารถ ดาวน์โหลดได้จากฐานข้อมูลเหล่านั้น ในการบูรณาการข้อมูลเครือข่ายความสัมพันธ์ทางชีววิทยาเหล่านี้จะถูกนำมาบูร ณาการรวมกันเป็น "เครือข่ายบูรณาการ" (integrated network) เมื่อได้เครือข่ายบูรณาการแล้วตัวชี้วัดทางชีวภาพที่ก่อให้ เกิดผื่นแพ้ยานีวิราปีนจะถูกนำมาทำการซ้อนทับลงบนเครือข่ายแล้วทำการสกัดหาเครือข่ายย่อย (sub-network) โดยใช้ วิธีการหาความสัมพันธ์ระหว่างตัวชี้วัดและยีนหรือโปรตีนใกล้เคียง เครือข่ายย่อยดังกล่าวอาจจะมีความเกี่ยวข้องกับ การกลไกการเกิดผื่นแพ้ยานีวิราปีนออกมาจากเครือข่ายสหสัมพันธ์ซึ่งเครือข่ายย่อยนี้ประกอบไปด้วยข้อมูลทางพันธุ กรรมต่างๆ เช่น ข้อมูลยีนที่เกี่ยวข้องกับการเกิดโรคในทางพันธุกรรมของมนุษย์ ข้อมูลโปรตีน และข้อมูลที่เกี่ยวข้อง กับการเกิดผื่นแพ้ยา ผลการศึกษาพบว่าการรวมกันของข้อมูลเครือข่ายความสัมพันธ์ของโรคและเครือข่ายความสัมพันธ์ ของโปรตีนในมนุษย์สามารถช่วยทำให้เข้าใจกลไกการทำงานของการเกิดผื่นแพ้ยาโดยระบุตัวชี้วัดทางชีวภาพจาก การศึกษาระดับพันธุกรรมได้อย่างมีประสิทธิผล

King Mongkut's University of Technology Thonburi. KMUTT Library.

Address: BANGKOK

Email: info.lib@mail.kmutt.ac.th

Name: Santitham Prom-on

Role: Advisors

Created: 2010

Modified: 2011-04-16

Issued: 2554-04-01

วิทยานิพนธ์/Thesis

application/pdf

CallNumber: BIF69

eng

DegreeName: Master of Science

Level: Master's Degree

Descipline: Bioinformatics and Systems Biology

Grantor: King Mongkut's University of Technology Thonburi

©copyrights King Mongkut's University of Technology Thonburi

ลำดับที่.	ชื่อแฟ้มข้อมูล	ขนาดแฟ้มข้อมูล	จำนวนเข้าถึง	วัน-เวลาเข้าถึงล่าสุด
1	BIF69.pdf	3.13 MB	62	2024-11-21 10:10:35
2	BIF69ab.pdf	34.93 KB	31	2024-11-21 10:12:30

ใช้เวลา

0.030592 วินาที