Precision Medicine is a new paradigm which is reshaping several aspects of clinical practice, representing a major departure from the "one size fits all" approach in diagnosis and prevention featured in classical medicine. Its main goal is to find personalized prevention measures and treatments, on the basis of the personal history, lifestyle and specific genetic factors of each individual. Three factors contributed to the rapid rise of Precision Medicine approaches: the ability to quickly and cheaply generate a vast amount of biological and omics data, mainly thanks to Next-Generation Sequencing; the ability to efficiently access this vast amount of data, under the Big Data paradigm; the ability to automatically extract relevant information from data, thanks to innovative and highly sophisticated data processing analytical techniques. Machine Learning in recent years revolutionized data analysis and predictive inference, influencing almost every field of research. Moreover, high-throughput bio-technologies posed additional challenges to effectively manage and process Big Data in Medicine, requiring novel specialized Machine Learning methods and High Performance Computing techniques well-tailored to process and extract knowledge from big bio-medical data. In this thesis we present three High Performance Computing Machine Learning techniques that have been designed and developed for tackling three fundamental and still open questions in the context of Precision and Genomic Medicine: i) identification of pathogenic and deleterious genomic variants among the "sea" of neutral variants in the non-coding regions of the DNA; ii) detection of the activity of regulatory regions across different cell lines and tissues; iii) automatic protein function prediction and drug repurposing in the context of biomolecular networks. For the first problem we developed parSMURF, a novel hyper-ensemble method able to deal with the huge data imbalance that characterizes the detection of pathogenic variants in the non-coding regulatory regions of the human genome. We implemented this approach with highly parallel computational techniques using supercomputing resources at CINECA (Marconi – KNL) and HPC Center Stuttgart (HLRS Apollo HAWK), obtaining state-of-the-art results. For the second problem we developed Deep Feed Forward and Deep Convolutional Neural Networks to respectively process epigenetic and DNA sequence data to detect active promoters and enhancers in specific tissues at genome-wide level using GPU devices to parallelize the computation. Finally we developed scalable semi-supervised graph-based Machine Learning algorithms based on parametrized Hopfield Networks to process in parallel using GPU devices large biological graphs, using a parallel coloring method that improves the classical Luby greedy algorithm. We also present ongoing extensions of parSMURF, very recently awarded by the Partnership for Advance in Computing in Europe (PRACE) consortium to further develop the algorithm, apply them to huge genomic data and embed its results into Genomiser, a state-of-the-art computational tool for the detection of pathogenic variants associated with Mendelian genetic diseases, in the context of an international collaboration with the Jackson Lab for Genomic Medicine.

La Medicina di Precisione (Precision Medicine) è un nuovo paradigma che sta rivoluzionando diversi aspetti delle pratiche cliniche: nella prevenzione e diagnosi, essa è caratterizzata da un approccio diverso dal "one size fits all" proprio della medicina classica. Lo scopo delle Medicina di Precisione è di trovare misure di prevenzione, diagnosi e cura che siano specifiche per ciascun individuo, a partire dalla sua storia personale, stile di vita e fattori genetici. Tre fattori hanno contribuito al rapido sviluppo della Medicina di Precisione: la possibilità di generare rapidamente ed economicamente una vasta quantità di dati omici, in particolare grazie alle nuove tecniche di sequenziamento (Next-Generation Sequencing); la possibilità di diffondere questa enorme quantità di dati grazie al paradigma "Big Data"; la possibilità di estrarre da questi dati tutta una serie di informazioni rilevanti grazie a tecniche di elaborazione innovative ed altamente sofisticate. In particolare, le tecniche di Machine Learning introdotte negli ultimi anni hanno rivoluzionato il modo di analizzare i dati: esse forniscono dei potenti strumenti per l'inferenza statistica e l'estrazione di informazioni rilevanti dai dati in maniera semi-automatica. Al contempo, però, molto spesso richiedono elevate risorse computazionali per poter funzionare efficacemente. Per questo motivo, e per l'elevata mole di dati da elaborare, è necessario sviluppare delle tecniche di Machine Learning orientate al Big Data che utilizzano espressamente tecniche di High Performance Computing, questo per poter sfruttare al meglio le risorse di calcolo disponibili e su diverse scale, dalle singole workstation fino ai super-computer. In questa tesi vengono presentate tre tecniche di Machine Learning sviluppate nel contesto del High Performance Computing e create per affrontare tre questioni fondamentali e ancora irrisolte nel campo della Medicina di Precisione, in particolare la Medicina Genomica: i) l'identificazione di varianti deleterie o patogeniche tra quelle neutrali nelle aree non codificanti del DNA; ii) l'individuazione della attività delle regioni regolatorie in diverse linee cellulari e tessuti; iii) la predizione automatica della funzione delle proteine nel contesto di reti biomolecolari. Per il primo problema è stato sviluppato parSMURF, un innovativo metodo basato su hyper-ensemble in grado di gestire l'elevato grado di sbilanciamento che caratterizza l'identificazione di varianti patogeniche e deleterie in mezzo al "mare" di varianti neutrali nelle aree non-coding del DNA. L'algoritmo è stato implementato per sfruttare appositamente le risorse di supercalcolo del CINECA (Marconi - KNL) e HPC Center Stuttgart (HLRS Apollo HAWK), ottenendo risultati allo stato dell'arte, sia per capacità predittiva, sia per scalabilità. Il secondo problema è stato affrontato tramite lo sviluppo di reti neurali "deep", in particolare Deep Feed Forward e Deep Convolutional Neural Networks per analizzare - rispettivamente - dati di natura epigenetica e sequenze di DNA, con lo scopo di individuare promoter ed enhancer attivi in linee cellulari e tessuti specifici. L'analisi è compiuta "genome-wide" e sono state usate tecniche di parallelizzazione su GPU. Infine, per il terzo problema è stato sviluppato un algoritmo di Machine Learning semi-supervisionato su grafo basato su reti di Hopfield per elaborare efficacemente grandi network biologici, utilizzando ancora tecniche di parallelizzazione su GPU; in particolare, una parte rilevante dell'algoritmo è data dall'introduzione di una tecnica parallela di colorazione del grafo che migliora il classico approccio greedy introdotto da Luby. Tra i futuri lavori e le attività in corso, viene presentato il progetto inerente all'estensione di parSMURF che è stato recentemente premiato dal consorzio Partnership for Advance in Computing in Europe (PRACE) allo scopo di sviluppare ulteriormente l'algoritmo e la sua implementazione, applicarlo a dataset di diversi ordini di grandezza più grandi e inserire i risultati in Genomiser, lo strumento attualmente allo stato dell'arte per l'individuazione di varianti genetiche Mendeliane. Questo progetto è inserito nel contesto di una collaborazione internazionale con i Jackson Lab for Genomic Medicine.

HIGH PERFORMANCE COMPUTING MACHINE LEARNING METHODS FOR PRECISION MEDICINE / A. Petrini ; tutor: G. Valentini, Giorgio, G. Grossi ; coordinatore corso di dottorato: P. Boldi. - : . Dipartimento di Informatica Giovanni Degli Antoni, 2021 Mar 22. ((33. ciclo, Anno Accademico 2020.

HIGH PERFORMANCE COMPUTING MACHINE LEARNING METHODS FOR PRECISION MEDICINE

A. Petrini
2021

Abstract

La Medicina di Precisione (Precision Medicine) è un nuovo paradigma che sta rivoluzionando diversi aspetti delle pratiche cliniche: nella prevenzione e diagnosi, essa è caratterizzata da un approccio diverso dal "one size fits all" proprio della medicina classica. Lo scopo delle Medicina di Precisione è di trovare misure di prevenzione, diagnosi e cura che siano specifiche per ciascun individuo, a partire dalla sua storia personale, stile di vita e fattori genetici. Tre fattori hanno contribuito al rapido sviluppo della Medicina di Precisione: la possibilità di generare rapidamente ed economicamente una vasta quantità di dati omici, in particolare grazie alle nuove tecniche di sequenziamento (Next-Generation Sequencing); la possibilità di diffondere questa enorme quantità di dati grazie al paradigma "Big Data"; la possibilità di estrarre da questi dati tutta una serie di informazioni rilevanti grazie a tecniche di elaborazione innovative ed altamente sofisticate. In particolare, le tecniche di Machine Learning introdotte negli ultimi anni hanno rivoluzionato il modo di analizzare i dati: esse forniscono dei potenti strumenti per l'inferenza statistica e l'estrazione di informazioni rilevanti dai dati in maniera semi-automatica. Al contempo, però, molto spesso richiedono elevate risorse computazionali per poter funzionare efficacemente. Per questo motivo, e per l'elevata mole di dati da elaborare, è necessario sviluppare delle tecniche di Machine Learning orientate al Big Data che utilizzano espressamente tecniche di High Performance Computing, questo per poter sfruttare al meglio le risorse di calcolo disponibili e su diverse scale, dalle singole workstation fino ai super-computer. In questa tesi vengono presentate tre tecniche di Machine Learning sviluppate nel contesto del High Performance Computing e create per affrontare tre questioni fondamentali e ancora irrisolte nel campo della Medicina di Precisione, in particolare la Medicina Genomica: i) l'identificazione di varianti deleterie o patogeniche tra quelle neutrali nelle aree non codificanti del DNA; ii) l'individuazione della attività delle regioni regolatorie in diverse linee cellulari e tessuti; iii) la predizione automatica della funzione delle proteine nel contesto di reti biomolecolari. Per il primo problema è stato sviluppato parSMURF, un innovativo metodo basato su hyper-ensemble in grado di gestire l'elevato grado di sbilanciamento che caratterizza l'identificazione di varianti patogeniche e deleterie in mezzo al "mare" di varianti neutrali nelle aree non-coding del DNA. L'algoritmo è stato implementato per sfruttare appositamente le risorse di supercalcolo del CINECA (Marconi - KNL) e HPC Center Stuttgart (HLRS Apollo HAWK), ottenendo risultati allo stato dell'arte, sia per capacità predittiva, sia per scalabilità. Il secondo problema è stato affrontato tramite lo sviluppo di reti neurali "deep", in particolare Deep Feed Forward e Deep Convolutional Neural Networks per analizzare - rispettivamente - dati di natura epigenetica e sequenze di DNA, con lo scopo di individuare promoter ed enhancer attivi in linee cellulari e tessuti specifici. L'analisi è compiuta "genome-wide" e sono state usate tecniche di parallelizzazione su GPU. Infine, per il terzo problema è stato sviluppato un algoritmo di Machine Learning semi-supervisionato su grafo basato su reti di Hopfield per elaborare efficacemente grandi network biologici, utilizzando ancora tecniche di parallelizzazione su GPU; in particolare, una parte rilevante dell'algoritmo è data dall'introduzione di una tecnica parallela di colorazione del grafo che migliora il classico approccio greedy introdotto da Luby. Tra i futuri lavori e le attività in corso, viene presentato il progetto inerente all'estensione di parSMURF che è stato recentemente premiato dal consorzio Partnership for Advance in Computing in Europe (PRACE) allo scopo di sviluppare ulteriormente l'algoritmo e la sua implementazione, applicarlo a dataset di diversi ordini di grandezza più grandi e inserire i risultati in Genomiser, lo strumento attualmente allo stato dell'arte per l'individuazione di varianti genetiche Mendeliane. Questo progetto è inserito nel contesto di una collaborazione internazionale con i Jackson Lab for Genomic Medicine.
VALENTINI, GIORGIO
BOLDI, PAOLO
Precision Medicine is a new paradigm which is reshaping several aspects of clinical practice, representing a major departure from the "one size fits all" approach in diagnosis and prevention featured in classical medicine. Its main goal is to find personalized prevention measures and treatments, on the basis of the personal history, lifestyle and specific genetic factors of each individual. Three factors contributed to the rapid rise of Precision Medicine approaches: the ability to quickly and cheaply generate a vast amount of biological and omics data, mainly thanks to Next-Generation Sequencing; the ability to efficiently access this vast amount of data, under the Big Data paradigm; the ability to automatically extract relevant information from data, thanks to innovative and highly sophisticated data processing analytical techniques. Machine Learning in recent years revolutionized data analysis and predictive inference, influencing almost every field of research. Moreover, high-throughput bio-technologies posed additional challenges to effectively manage and process Big Data in Medicine, requiring novel specialized Machine Learning methods and High Performance Computing techniques well-tailored to process and extract knowledge from big bio-medical data. In this thesis we present three High Performance Computing Machine Learning techniques that have been designed and developed for tackling three fundamental and still open questions in the context of Precision and Genomic Medicine: i) identification of pathogenic and deleterious genomic variants among the "sea" of neutral variants in the non-coding regions of the DNA; ii) detection of the activity of regulatory regions across different cell lines and tissues; iii) automatic protein function prediction and drug repurposing in the context of biomolecular networks. For the first problem we developed parSMURF, a novel hyper-ensemble method able to deal with the huge data imbalance that characterizes the detection of pathogenic variants in the non-coding regulatory regions of the human genome. We implemented this approach with highly parallel computational techniques using supercomputing resources at CINECA (Marconi – KNL) and HPC Center Stuttgart (HLRS Apollo HAWK), obtaining state-of-the-art results. For the second problem we developed Deep Feed Forward and Deep Convolutional Neural Networks to respectively process epigenetic and DNA sequence data to detect active promoters and enhancers in specific tissues at genome-wide level using GPU devices to parallelize the computation. Finally we developed scalable semi-supervised graph-based Machine Learning algorithms based on parametrized Hopfield Networks to process in parallel using GPU devices large biological graphs, using a parallel coloring method that improves the classical Luby greedy algorithm. We also present ongoing extensions of parSMURF, very recently awarded by the Partnership for Advance in Computing in Europe (PRACE) consortium to further develop the algorithm, apply them to huge genomic data and embed its results into Genomiser, a state-of-the-art computational tool for the detection of pathogenic variants associated with Mendelian genetic diseases, in the context of an international collaboration with the Jackson Lab for Genomic Medicine.
Machine Learning; High Performance Compunting; Bioinformatics; Precision Medicine; Genomic Medicine; Deep Neural Networks; Imbalanced Dataset; Mendelian Diseases; Genetic Variants; Enhancers; Promoters; Regulatory Regions; Feed Forward Neural Networks; Convolutional Neural Networks; Bayesian Optimization; Hopfield Networks; Automatic Function Prediction; Drug Repositioning; Drug Repurposing; Graph Coloring; Biological Networks; Parallel Computing; Accelerated Computing; Heterogeneous Computing; GPU
Settore INF/01 - Informatica
HIGH PERFORMANCE COMPUTING MACHINE LEARNING METHODS FOR PRECISION MEDICINE / A. Petrini ; tutor: G. Valentini, Giorgio, G. Grossi ; coordinatore corso di dottorato: P. Boldi. - : . Dipartimento di Informatica Giovanni Degli Antoni, 2021 Mar 22. ((33. ciclo, Anno Accademico 2020.
Doctoral Thesis
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Descrizione: Tesi di dottorato completa (Abstract, capitoli, bibliografia, appendici, immagini e tabelle)
Tipologia: Tesi di dottorato completa
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