Pairwise agonist scanning predicts cellular signaling responses to combinatorial stimuli.
Pairwise agonist scanning predicts cellular signaling responses to combinatorial stimuli.
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DOI：
10.1038/nbt.1642
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发表时间：
2010-07
影响因子：
46.9
通讯作者：
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
对多种刺激的细胞反应的患者特异性预测对于评估临床风险、疾病进展和对治疗的反应至关重要。我们采用成对激动剂扫描（PAS）测量EDTA处理血浆中人血小板的钙信号，这些血浆暴露于单独使用或135对组合使用的6种不同激动剂（0.1、1和10× EC 50）。使用154个迹线，我们训练了一个神经网络（NN）模型，以准确预测对ADP、惊厥素、U46619、SFLLRN、AYPGKF和PGE 2的整个6维响应。NN成功地预测了钙反应顺序激动剂添加，[ADP]+[惊厥素]+[SFLLRN]的所有三元组合（R=0.88），和45种不同的组合4至6激动剂（R=0.88）。此外，PAS提供了135个成对协同值，其允许10个供体的独特表型评分和分化。用跨剂量-反应方案的成对刺激训练NN代表了预测患者特定疾病环境中多个复杂信号的整合的高效方法。
Patient-specific prediction of cellular response to multiple stimuli is central to evaluating clinical risk, disease progression, and response to therapy. We deployed Pairwise Agonist Scanning (PAS) to measure calcium signaling of human platelets in EDTA-treated plasma exposed to 6 different agonists (at 0.1, 1, and 10×EC50) used individually or in 135 pairwise combinations. With 154 traces, we trained a neural network (NN) model to accurately predict the entire 6-dimensional response to ADP, convulxin, U46619, SFLLRN, AYPGKF, and PGE2. The NN successfully predicted calcium responses to sequential agonist additions, all ternary combinations of [ADP]+[convulxin]+[SFLLRN] (R=0.88), and 45 different combinations of 4 to 6 agonists (R=0.88). Furthermore, PAS provided 135 pairwise synergy values that allowed a unique phenotypic scoring and differentiation of 10 donors. Training of NNs with pairs of stimuli across the dose-response regime represents a highly efficient approach to predict integration of multiple, complex signals in a patient-specific disease milieu.
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