Study on Alzheimer's Disease Subtypes Using Generative Adversarial Networks

Abstract

Alzheimer's disease (AD) is a neurodegenerative disorder characterized by the aggregation of β-amyloid (Aβ)-containing extracellular plaques and tau-containing intracellular neurofibrillary tangles. Various methods are employed to study AD, and in this research, AI technologies, including machine learning and deep learning, were utilized. We identified differentially expressed genes (DEGs) between the 5xFAD mouse 4 months group and 5xFAD mouse 8 months group, revealing a trend toward subtyping within the 5xFAD mouse 8 months group. Using K-means clustering, we divided the 5xFAD mouse 8 months group into two distinct subgroups. Subsequently, Generative Adversarial Networks (GANs) algorithm was employed to simulate the progression from the 5xFAD mouse 4 months group to the two 5xFAD mouse 8 months subgroups. The results indicated that the disease progresses independently into each stage rather than transitioning through one subgroup. We designated these stages as Type 1 and Type 2. Gene Ontology (GO) analysis of significant genes used in the simulation revealed a prevalence of immune-related GO terms. Differences in immune activity exist in human AD subtypes, and for accurate research, it is essential to distinguish subtype models in the 5xFAD mouse. Therefore, this study suggests the potential for more refined and detailed AD research.

Keywords: Alzheimer’s Diseases, Microglia, Generative Adversarial Network simulation, Bioinformatics, Immunity|생성적 적대 신경망을 통한 알츠하이머병의 유형 연구

알츠하이머병은 베타-아밀로이드(Aβ)를 함유한 세포 외 플라크와 타우를 함유한 세포 내 신경원섬유엉킴을 특징으로 하는 신경 퇴행성 질환이다. 알츠하이머병을 연구하기 위해서는 다양한 방법이 사용되어 왔으며, 본 연구에서는 머신 러닝 및 딥러닝을 포함한 인공지능 기술을 사용하여 연구를 수행하였다.5xFAD 마우스 4개월 그룹과 8개월 그룹 간의 차등 발현 유전자 (DEGs) 를 확인하였고, 5xFAD 마우스 8 개월 그룹 내에 하위 그룹이 관찰되는 경향성을 밝혀냈다. K-means 클러스터링을 사용하여 5xFAD 마우스 8 개월 그룹을 두 개의 하위 그룹으로 나누었다. 이를 기반으로 생성적 대립 신경망 (GANs) 알고리즘을 사용하여 5xFAD 4 개월 그룹에서 5xFAD 8 개월 그룹 1 및 그룹 2 로의 진행을 모사했다. 시뮬레이션 결과, 4 개월 그룹에서 8 개월 그룹으로 도착할 때 특정 하위 그룹을 거쳐서 진행되는 것이 아니라, 각각의 단계로 독립적으로 진행되는 것을 확인하였다. 우리는 이 8 개월 그룹의 두 단계를 Type 1 과 Type 2 로 명명하였다. 이어서, 시뮬레이션에서 사용된 주요 유전자에 대한 유전자 온톨로지 (GO) 분석을 수행하였다. 다양한 GO 항목 중 면역과 관련된 항목이 풍부하게 나타난 것을 확인하였다. 우리는 Type 1 과 Type 2 를 나누는 데 중요한 역할을 하는 유전자들을 확인하였고, 이 유전자들은 생체의 면역 활동과 밀접하게 관련된 것으로 보인다. 인간의 AD 하위 그룹에서도 면역 활동에 의한 차이가 존재하며, 정확도 높은 연구를 위해 5xFAD 마우스에서 하위 그룹 모델을 구별하여 연구해야 한다. 따라서 본 연구는 더 정교하고 섬세한 AD 연구의 가능성을 시사한다.

핵심어: 알츠하이머, 미세아교세포, 생성적 대립 신경망, 생명정보학, 면역