Biological network shows various compositions of biological relations responds to various biomedical contexts such as disease and drug. Therefore, construction of context-specific biological network is very important problem to discover underlying biological principles respect to biomedical contexts. In recent studies, the approach is emerged that construct context-specific network by collecting biological relations related to context of interest from massive public biological database and literatures. Therefore, finding contexts related to context of interest is important problem of the research. However, there were limitations in previous researches that they only find limited range of contexts and they only considered pathological feature from ontology. In this research, two strategies were employed to overcome these limitations. Firstly, continuous similarity for all context term pairs were measured and biological relations which have context with higher similarity than minimum similarity threshold were included in context-specific network. Secondly, molecular biological feature from similarity between context-associated protein-protein interaction networks was employed and integrated to pathological similarity from ontology. Performance of proposed method was evaluated by F-score comparison and ROC curve and showed higher performance than previous methods. Context-specific biological network from this research will promote the research for underlying biological principle of biomedical contexts.
생물학적 네트워크란 단백질, 대사물질 등 한 세포 내에서 상호작용하는 다양한 물질들의 상호작용의 집합이다. 생물학적 네트워크는 질병, 약물 등 생물학적 시스템이 마주하게 되는 다양한 생물의학적 상황에 따라 서로 다른 형태와 양상을 가진다. 따라서 상황 특이적인 생물학적 네트워크를 구축하는 것은 특정 상황과 연관된 생물학적 원리를 밝혀내는 데에 매우 중요하다고 할 수 있다.
최근의 연구들에서는 기존에 대량으로 축적된 다양한 생물학적 데이터, 문헌 등에서 구축을 원하는 생물의학적 상황과 관련된 관계들을 수집하여 상황 특이적 네트워크의 구축이 이루어지고 있다. 따라서, 상황 특이적 네트워크의 구축에서 구축을 원하는 생물의학적 상황과 유사한 상황을 찾는 것은 매우 중요하다. 그러나, 기존의 연구들에서는 임의로 정해진 기준에 의해서 유사한 상황을 찾는다는 점과, 온톨로지에 내재된 병리학적 정보에만 전적으로 의지하며 유사한 상황을 찾는다는 한계점이 존재하였다.
본 연구에서는 두 가지 전략을 통해 기존의 한계점을 해결하고자 하였다. 첫 번째 전략은 임의로 정해진 기준으로 유사한 상황을 찾는 대신 모든 상황 정보 쌍들간의 연속적인 유사도를 산출하고, 구축을 원하는 상황과 일정 이상의 유사도를 갖는 상황만을 유사한 상황으로 정하는 것이다. 두 번째 전략은 온톨로지를 통한 병리학적 유사도만을 이용하는 대신, 각 상황과 관련된 단백질간 네트워크의 유사도를 이에 통합하여 분자생물학적 유사도를 함께 반영하는 것이다.
제안된 방법론의 성능은F-점수 비교, ROC 곡선의 방법을 통해 검증되었으며, 기존의 방법론보다 더 높은 성능을 가지는 것이 확인되었다. 본 연구를 통한 상황 특이적인 생물학적 네트워크의 구축은 다양한 방법을 통한 생물의학적 상황 속에 내재된 생물학적 원리에 대한 연구를 촉진할 것이다.
