Inference Bayesienne Comme Alternative Robuste a la Regression non-Lineaire pour l'Evaluation de Parametres de Dose-Reponses au ISMB 2022
La presentation de Caroline Labelle, intitulée en anglais: Bayesian Inference as a Robust Alternative to Non-Linear Regression for Dose-Response Parameters Assessment, à été acceptée à l’édition 2022 de la Conférence Internationale sur les Systèmes Intelligents pour la Biologie Moléculaire (ISMB). Le résumé de la présentation peut être retrouvée en ligne (en anglais seulement).
Abstract
Les criblages dose-réponse à grande échelle sont utilisés pour tester l’efficacité d’agents thérapeutiques pour diverses conditions. Nous avons précédemment proposé un modèle d’inférence bayésienne (BiDRA) pour l’évaluation des paramètres dose-réponse.
En utilisant des jeux de données pharmacologiques à grande échelle, nous démontrons la robustesse et le gain de l’utilisation de BiDRA, par rapport à l’algorithme standard de Levenberg-Marquardt. Notamment, nous démontrons que les écarts dans les expériences répliquées sont en partie dus à l’approche analytique d’obtention des paramètres dose-réponse.
Nous identifions la principale limitation de Levenberg-Marquardt comme étant des courbes de réponses incomplètes et apparemment insensibles. Pour de telles expériences, Levenberg-Marquardt ne converge pas (pour un nombre donné d’itérations) ou force un ajustement et renvoie des paramètres non fiables. Nous identifions ces expériences comme étant un facteur important de divergences. Par exemple, pour les répliques de courbes de réponses incomplètes, les estimations HDR (réponse à haute dose) de Levenberg-Marquardt sont arbitraires et souvent discordantes, même si les expériences sont concordantes dans le sens où leurs HDR sont inobservables. Alternativement, les distributions postérieures de BiDRA sont représentatives de l’incertitude des paramètres et s’alignent les unes sur les autres, ce qui suggère que les expériences sont en effet concordantes. Dans l’ensemble, nous observons que les distributions postérieures de BiDRA ont des coefficients de corrélation plus élevés lors de la comparaison des paramètres d’expériences répliquées.