主成分分析を用いた教師なし学習による変数選択法を用いたがんにおけるmRNA-miRNA相互作用のより信頼性のある同定

摘要

microRNA（miRNA）は非常に多数のmRNAを標的とし、その標的の発現を抑止する機能を持つ転写後制御因子として注目を集めている。また、miRNAは発生、発達、各種疾患など広範な生物現象に関係していることが知られており、応用上も治療·診断標的として重要である。しかし、個々のmiRNAがどのような状況でどのmRNAの発現制御に関わっているか（状況依存性）を網羅的に調べることは実験的に難しい。広く普及しているバイオインフォを使った予測は配列ベースであり、miRNA-mRNA相互作用の状況依存性を反映できない。近年、この様な限界を、miRNA／mRNAの発現プロファイルを用いることで乗り越え、状況依存性を考慮に入れた上で、miRNA-mRNA相互作用を予測しようとする試みが盛んになっている。これらの研究では一般にmiRNA-mRNA相互作用の同定に先立って有意に発現が変化しているmiRNA／mRNAの同定を行うことが一般的であるが、有意に発現が変化しているmiRNA／mRNAの同定に大きな恣意性が見られることが多く、この結果、「適当な数の有意なmiRNA-mRNA相互作用を得られるようにmiRNA／mRNAの発現変化に関する有意性のしきい値をコントロールする」という本末転倒な事態になりがちである。本研究ではこの点を改善して、複数のがんの発現プロファイルに対して単一の基準で「有意なmiRNA、mRNA発現変化」を同定し、「有意性の基準」から「怒意性」を排除するために、著者が近年提案している教師なし学習を用いた主成分分析による変数選択法を用い、一定の成果を得た［1］のでここに報告する。