Predicting immunogenicity in murine hosts with use of Random Forest classifier

Biomedical data are difficult to interpret due to their large amount. One of the solutions to cope with this problem is to use machine learning. Machine learning can be used to capture previously unnoticed dependencies. The authors performed random forest classifier with entropy and Gini index criteria on immunogenicity data. Input data consisted of 3 columns: epitope (8-11 amino acids long peptide), major histocompatibility complex (MHC) and immune response. Presented model can predict the immune response based on epitope-MHC complex. Achieved results had accuracy of 84% for entropy and 83% for Gini index. The results are not fully satisfying but are a fair start for more complexed experiments and could be used as an indicator for further research.

Dane biomedyczne są trudne do interpretacji ze względu na ich dużą ilość. Jednym z rozwiązań radzenia sobie z tym problemem jest wykorzystanie uczenia maszynowego. Techniki te umożliwiają wychwycenie wcześniej niezauważonych zależności. W artykule przedstawiono wykorzystanie klasyfikatora Random Forest z kryterium entropii i indeksem Gini na danych dotyczących immunogenności. Dane wejściowe składają się z 3 kolumn: epitop (peptyd o długości 8-11 aminokwasów), główny kompleks zgodności tkankowej (MHC) i odpowiedź immunologiczna. Zaprezentowany model przewiduje odpowiedź immunologiczną na podstawie kompleksu epitop-MHC. Uzyskane wyniki osiągnęły dokładność na poziomie 84% (entropia) i 83% (indeks Gini). Wyniki nie są w pełni satysfakcjonujące, ale stanowią dobry początek dla bardziej złożonych eksperymentów i wyznacznik do dalszych badań.