Breeze 2.0：用于药物反应数据可视化分析和比较的交互式网络平台

摘要

功能精确医学（fPM）为发现现有分子的正确应用和提高治疗潜力提供了一种令人兴奋的简化方法。确保结果的高准确性和可靠性的集成和强大工具至关重要。为了满足这一需求，我们之前开发了Breeze，一种药物筛选数据分析管道，旨在以用户友好的方式促进质量控制、剂量-反应曲线拟合和数据可视化。这里，我们描述了最新版本的Breeze（2.0版），它实现了一系列高级数据探索功能，为用户提供全面的后分析和交互式可视化选项，这对于最小化假阳性/阴性结果以及确保准确解释药物敏感性和耐药性数据至关重要。Breeze 2.0网络平台还可以对用户上传的数据与公开的药物反应数据集进行综合分析和交叉比较。更新版本包含了新的药物量化指标，支持多剂量和单剂量药物筛选数据的分析，并引入了重新设计的直观用户界面。通过这些增强，预计Breeze 2.0将大大拓宽其在fPM不同领域的潜在应用。

图形摘要

新标签中打开下载幻灯片

简介

开发新药和将现有药物重新用于新的适应症是一个关键且持续的过程，对加强未来的疾病管理策略具有重大潜力(1–9). 随着各种疾病的日益流行和对创新药物开发方法的需求日益增长，高通量筛选（HTS）已成为一种系统方法，通过分析数千种化合物来确定药物开发的潜在命中点。(10). 然而，解释和分析HTS实验产生的大量药物反应数据是一项复杂的任务，需要统计分析和编程方面的专业知识。此外，获得准确、可解释和可重复的结果对于确定可靠的候选药物至关重要(11,12). 高通量药物筛选的关键应用之一在于药物的再利用/重新定位领域。药物再利用需要发现现有药物的新治疗用途，为开发具有创新治疗适应症的药物分子提供了一种高效策略。这一过程包括针对特定靶点检查一组药物，然后与不同数据集进行系统比较。为了应对这一挑战，我们开发了Breeze，这是一个用于交互式质量控制、药物剂量-反应数据分析和可视化的web应用程序(13).

微风通过实施全面的质量控制（QC）程序、稳健的剂量-反应曲线拟合、多样的反应量化指标和交互式可视化，简化了对基于细胞的药物筛选实验产生的药物反应的分析和可视化。Breeze的QC流程在识别和量化HTS分析产生的数据中的潜在错误方面发挥着关键作用，这些数据容易出现常见的技术问题，例如空间板可变性、条带化和边缘效应。微风提供了一套全面的质量控制指标和可视化，使研究人员能够监测和识别技术问题，确保筛选结果的准确性和再现性。下一个关键步骤涉及剂量-反应曲线拟合，该拟合利用数学模型来描述药物浓度与观察到的反应（如细胞活力或毒性）之间的关系。最后，将拟合的药物反应进行量化并总结为单个指标，如半最大抑制浓度（IC50）、半最大有效浓度（EC50）、曲线下面积（AUC）或药物敏感性评分（DSS），以便对不同化合物和浓度进行比较，确定与临床相关的剂量范围以及针对特定靶点、患者或疾病的最有效化合物。

然而，Breeze 1.0不允许研究人员将分析数据集与公开的药物反应数据进行整合和比较，这对于建立可靠的反应比较参考基线、验证结果以及深入了解研究结果的更广泛含义至关重要(14). 此外，Breeze 1.0中缺少用户友好的功能和自动化程序，这给计算专业知识有限的研究人员带来了一些挑战。为了解决这些局限性，我们实施了Breeze 2.0网络应用程序，该应用程序引入了一个精心策划的数据库，以便于数据集成和比较、新颖的交互式可视化、新的药物反应指标以及重新设计的直观用户界面。Breeze 2.0支持多剂量和单剂量药物筛选实验的分析，并利用机器学习来标记低质量的剂量反应曲线。我们相信，更新后的网络平台将成为一个更加有用的工具，允许对药物反应数据进行可理解和可解释的分析，从而加快确定各种疾病的新治疗方案。

材料和方法

工作流概述

Breeze 2.0为药物反应数据的交互式分析和可视化引入了许多新功能和改进；这些包括：（i）已发布药物筛选数据的精心管理的数据库，便于用户提供的数据与公开可用的数据集的集成和交叉比较，包括与健康对照或其他参考数据集的标准化比较；（ii）新的交互式可视化选项，用于综合分析用户提供和发布的数据；（iii）为抗病毒数据分析实施新的反应指标；（iv）实施基于机器学习的方法来自动识别劣质剂量-反应曲线，以及（v）分析多剂量和单剂量药物筛选数据。此外，Breeze 2.0引入了一个重新设计的用户界面，更加直观和用户友好。表1提供了Breeze 1.0版和2.0版之间功能的详细比较。Breeze网络应用程序的用户提供了有价值的输入、beta测试和改进建议，并将其应用到Breeze 2.0中。

数据处理管道

Breeze 2.0管道从处理原始数据开始，以生成全面的质量控制报告，其中包括特定板块的热图、散点图、控制条形图，以及强调控制井性能的质量控制统计数据的深入总结。对于每个药物剂量数据点，参照平板对照测定抑制率/存活率（图1安培). 随后，使用四参数逻辑模型对作为药物浓度函数的抑制率值进行剂量-反应曲线拟合（图1B年，左侧面板）。

通过剂量-反应曲线拟合图和分析拟合误差，可以直观地评估曲线拟合质量。为了确保提高准确性，我们还采用了一种基于机器学习的模型（请参阅“实现”部分），该模型可以自动检测曲线拟合错误并在汇总曲线拟合表中标记它们。最后，根据曲线拟合参数，计算各种药物定量指标，如IC50、EC50、DSS、AUC，并在汇总表中报告（图1B年，右侧面板）。此外，Breeze 2.0允许计算相对指标，如选择性DSS（sDSS）、选择性AUC（sAUC）和选择性指数（SI），这些指标可以在样本和对照之间进行比较，并有助于联合评估药物疗效和毒性。例如，在抗病毒药物筛选中，SI的计算方法是将药物的细胞毒性（杀伤细胞的能力）除以其抗病毒活性（抑制病毒复制的能力），得出一个反映药物对病毒靶点相对于宿主细胞的选择性的比率。这些指标有助于识别与临床相关的剂量范围以及针对特定靶点、患者或疾病的最有效、最具选择性的化合物。

微风2.0数据库

Breeze 2.0引入了一个精心策划的数据库，允许研究人员将自己的数据集与公开可用的数据进行集成和比较，这对于建立可靠的比较基线、验证结果以及探索其发现的更广泛含义至关重要。数据库中的药物反应可作为参考对照，用于比较相同条件/疾病、对照组或细胞系中用户提供的药物反应，确定疾病特异性药物反应，并发现有效的靶向治疗。Breeze 2.0中使用的数据库包括来自Malani的数据等。(15)，其中包括来自186个AML患者样本和17个健康对照的药物敏感性数据。此外，我们合并了PharmacoDB，这是最全面的数据库，它整合了来自多个来源的药物基因组学细胞系数据，如CCLE、GDSC、NCI-60、CTRP和其他(14). 未来，我们的目标是通过合并更多精选和发布的数据集来扩展Breeze数据库，以提高药物反应模式在更广泛的组织和药物类别中的覆盖率。

可视化效果

微风2.0管道的结果以多个交互图的形式可视化，如热图（图1摄氏度)，火山图（图一维)、条形图、散点图和环形树，便于对结果进行调查。有关如何获取和解释每个可视化图的详细信息，请参阅微风技术文档：https://breeze.fimm.fi/DSRT_documentation/docs.html。在微风界面中，用户可以访问“曲线拟合”选项卡，并从下拉菜单中选择一个或多个剂量-反应曲线。该软件还允许用户合并数据库中的参考数据，包括健康控制信息，从而对药物反应数据进行综合分析（如图1B年). 结果图可以导出为PDF、PNG和HTML文件，而汇总表显示了所选药物和屏幕的药物量化指标，可以作为电子表格下载。

实施

Breeze 2.0网络服务器由PHP和MySQL提供数据库支持。数据处理管道使用R编程语言和各种R包，而交互式可视化则使用JavaScript中的GGPlot、Plotly和D3.JS创建。为了确保曲线拟合的准确性，Adaboost机器学习分类器已使用Breeze的广泛内部数据集进行训练，该数据集由超过10000个专家管理和分类的5点剂量-反应曲线组成，以标记用户数据中质量较差的曲线。最终的模型采用了0.8置信阈值的保角预测，这允许用户排除低置信模型预测，从而只标记最有信心的低质量曲线拟合。目前，该模型能够标记至少四个剂量，最多五个药物剂量的剂量-反应曲线。

结果和讨论

Breeze 2.0是对该工具第一版中现有药物筛选数据分析管道的重大升级。Breeze 2.0旨在让没有编程技能的研究人员能够访问，它只需要原始筛选数据作为输入（原始反应或抑制率/活性百分比），并自动分析、量化和可视化药物反应数据，从而显著减少了分析大规模药物筛选实验所需的手动时间。

通过结合新的数据探索功能，用户可以在已发布的药物反应数据集的背景下交叉比较其数据，从而能够识别样本特异性、选择性药物反应，并避免误报命中的优先顺序，如一般有毒药物，与健康对照组的反应进行比较。此外，Breeze 2.0使用户能够更好地了解与其他靶向相同靶向途径的药物的剂量反应关系。

Breeze 2.0管道的灵活输入格式和数据上传功能使其适用于广泛的读数，包括从显微图像、RNAi实验和其他来源获得的数字数据。这使得Breeze 2.0成为一个通用工具，可用于各种不同的研究应用，将其效用扩展到传统药物开发工作流之外。据我们所知，没有类似的、同样全面的用于药物反应数据分析的网络平台。

此外，Breeze 2.0具有完全重新设计的用户界面，更加直观和用户友好。它还包括用户要求的新型交互式可视化选项，对于避免假阳性/阴性结果至关重要。展望未来，我们计划通过整合现有和新兴的大规模药物筛选资源，进一步扩大Breeze，重点关注不同组织的健康控制。

数据可用性

微风2.0可在https://breeze.fimm.fi/v2/或https://breezetool.app没有任何登录要求。有关所有功能的详细文档，请访问https://breeze.fimm.fi/DSRT_documentation/docs.html.

Breeze 2.0数据库包含已发布的数据集，并提供了以下原始源的链接。使用PharmaceGx 2.6.0 R/Bioconductor包整合了PharmacoDB数据集(https://bioconductor.org/packages/release/bico/html/PharmaceGx.html)使用downloadPSet函数下载了、和。马拉尼人等。可以在以下位置访问数据集https://zenodo.org/record/7274740.

致谢

我们要感谢Breeze网络应用程序的所有用户，他们提供了宝贵的输入、测试版测试和改进建议。

基金

FIMM HTB单位由赫尔辛基大学和芬兰生物中心提供支持；T.A.、B.S.L.和P.。得到了欧盟地平线欧洲研究与创新计划[REMEDi4ALL项目，101057442]的支持；欧盟地平线2020研究与创新计划（ERA PerMed JAKSTAT-TARGET和CLL-CLUE项目）和芬兰科学院的技术援助（326238、340141、344698、345803）；P.Ø。，B.S.L.由Knut和Alice Wallenberg基金会支持[KAW 2020.0241，V-2020-0699，KAW 2020-0182]；O.K.得到了（2015.0291）的支持。芬兰Unix用户团体基金会（FUG.fi）（致S.P.、F.I.、A.I.、J.S.）。开放访问费用资助：芬兰Unix用户组（FUUG.fi）。

利益冲突声明。未声明。

参考文献

作者注释