基于蚁群算法的肿瘤驱动通路搜索方法研究

肿瘤的发生和发展主要是由基因突变的累积导致细胞信号通路调控紊乱而引起的．将通路中基因集的两个特性——高覆盖性和高排他性，与基因协变量相结合，提出了一种基于蚁群优化算法的驱动通路搜索方法．旨在基因突变数据及基因协变量数据的基础上，搜索满足高覆盖性和高排他性的通路基因集，从而识别致癌的驱动通路．首先，通过对基因表达水平、复制时间和染色体状态3个基因协变量相互的关联性，以及它们与基因突变频率的相关性进行分析，选择复制时间作为影响基因突变频率的权重协变量．然后，将权重协变量与现有方法结合，构造了一个新的最大权重子矩阵函数作为组合优化问题的目标函数．为克服该优化问题的NP难题，采用蚁群优化算法求解．应用该方法在肺腺癌的突变数据上进行了分析与验证．结果证明，该方法不仅比现有方法找到了更多在已证实通路中的癌基因，而且其中包含多个互斥性显著的基因对，证明了方法的有效性