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학술저널
저자정보
Lee, Chan-hee (Handong Global University) Ahn, TaeJin (Handong Global University)
저널정보
(사)국제문화기술진흥원 The International journal of advanced culture technology The International journal of advanced culture technology 제6권 제4호
발행연도
2018.1
수록면
275 - 283 (9page)

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Cancer show distinct pattern of gene expression when it is compared to normal. This difference results malignant characteristic of cancer. Many cancer drugs are targeting this difference so that it can selectively kill cancer cells. One of the recent demand for personalized treating cancer is retrieving normal tissue from a patient so that the gene expression difference between cancer and normal be assessed. However, in most clinical situation it is hard to retrieve normal tissue from a patient. This is because biopsy of normal tissues may cause damage to the organ function or a risk of infection or side effect what a patient to take. Thus, there is a challenge to estimate normal cell's gene expression where cancers are originated from without taking additional biopsy. In this paper, we propose in-silico based prediction of normal cell's gene expression from gene expression data of a tumor sample. We call this challenge as reverting the cancer into normal. We divided this challenge into two parts. The first part is making a generator that is able to fool a pretrained discriminator. Pretrained discriminator is from the training of public data (9,601 cancers, 7,240 normals) which shows 0.997 of accuracy to discriminate if a given gene expression pattern is cancer or normal. Deceiving this pretrained discriminator means our method is capable of generating very normal-like gene expression data. The second part of the challenge is to address whether generated normal is similar to true reverse form of the input cancer data. We used, cycle-consistent adversarial networks to approach our challenges, since this network is capable of translating one domain to the other while maintaining original domain's feature and at the same time adding the new domain's feature. We evaluated that, if we put cancer data into a cycle-consistent adversarial network, it could retain most of the information from the input (cancer) and at the same time change the data into normal. We also evaluated if this generated gene expression of normal tissue would be the biological reverse form of the gene expression of cancer used as an input.
#cancer gene expression #deep learning #cycle-consistent adversarial network

목차

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참고문헌 (7)

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Y. LeCun / 2015 / Deep learning, vol. 521, no. 7553 :436 google schola D. Wang / 2016 / Deep learning for identifying metastatic breast cancer google schola I. Goodfellow / 2014 / Generative adversarial nets / Advances in neural information processing systems :2672~2680 google schola J.-Y. Zhu / 2017 / Unpaired image-to-image translation using cycleconsistent adversarial networks google schola K. Tomczak / 2015 / The Cancer Genome Atlas (TCGA): an immeasurable source of knowledge 19(1A):A68 google schola

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