Importance of Correlation between Gene Expression Levels: Application to the Type I Interferon Signature in Rheumatoid Arthritis

Abstract

BackgroundThe analysis of gene expression data shows that many genes display similarity in their expression profiles suggesting some co-regulation. Here, we investigated the co-expression patterns in gene expression data and proposed a correlation-based research method to stratify individuals.Methodology/Principal FindingsUsing blood from rheumatoid arthritis (RA) patients, we investigated the gene expression profiles from whole blood using Affymetrix microarray technology. Co-expressed genes were analyzed by a biclustering method, followed by gene ontology analysis of the relevant biclusters. Taking the type I interferon (IFN) pathway as an example, a classification algorithm was developed from the 102 RA patients and extended to 10 systemic lupus erythematosus (SLE) patients and 100 healthy volunteers to further characterize individuals. We developed a correlation-based algorithm referred to as Classification Algorithm Based on a Biological Signature (CABS), an alternative to other approaches focused specifically on the expression levels. This algorithm applied to the expression of 35 IFN-related genes showed that the IFN signature presented a heterogeneous expression between RA, SLE and healthy controls which could reflect the level of global IFN signature activation. Moreover, the monitoring of the IFN-related genes during the anti-TNF treatment identified changes in type I IFN gene activity induced in RA patients.ConclusionsIn conclusion, we have proposed an original method to analyze genes sharing an expression pattern and a biological function showing that the activation levels of a biological signature could be characterized by its overall state of correlation.

Upcoming value of gene expression analysis in rheumatology

“…Поэтому высокие уровни TNFa не исключают повышенной концентрации интерферонов и указывают на одновременную активацию множественных иммунных механизмов при РА [9]. При этом группа больных РА с "высоким" уровнем IFN имела значительно более высокие уровни экспрессии генов, ответственных за коагуляцию и метаболизм жирных кислот, по сравнению со здоровыми лицами, а также низкую активность заболевания и персистенцию АЦЦП после блокады TNFa [25]. Экспрессия этих генов у больных с "низким" уровнем IFN 1 типа и у здоровых лиц существенно не различалась.…”

“…В частности, показано, что положительный клинический ответ на антагонисты TNFa связан с более высокими базальными уровнями IFN 1 типа в плазме крови [25], повышенной экспрессией TNFa и высоким уровнем общей воспалительной активности у больных с "высоким" уровнем экспрессии IFN по сравнению с больными с "низким" уровнем интерферона. При этом противовоспалительное действие IFNb может также оказывать влияние, поскольку высокое соотношение IFNb/IFNa перед инициацией блокады TNFa ассоциировалось с положительным клиническим ответом на терапию [27].…”

“…Это может свидетельствовать о том, что нейтрализация TNFa у данных больных способствует повышению экспрессии генов, которые прежде были подавлены TNFa [30]. С другой стороны, повышение биоактивности IFN в процессе терапии РА можно расценивать либо как неблагоприятный симптом, либо как свидетельство неудавшейся попытки подавить воспаление [25].…”

Computational Systems Biology of Psoriasis: Are We Ready for the Age of Omics and Systems Biomarkers?

“…Reynier et al (2011) suggest that a correlation between gene expression levels can allow us to identify the activated mechanisms at the cellular level. On the other hand, the initial set of gene expression data acquired from microarray experiments is broad, with as many as 54575 probes and the correlation analysis of these data may result in a high variance in the number of DEGs as well as substantial amount of false positives (Tamayo et al, 2012).…”

Clinical potential of the mTOR effectors S6K1, S6K2 and 4EBP1 in breast cancer

“…The whole genome-profiles of S6K2 and 4EBP1 high tumours showed significant overlaps, whereas few similarities were seen between these profiles and the profiles for S6K1 high tumours. Correlations, positive or negative, of expression levels for certain genes may have several reasons [296,297]. A causal relationship may be present where one of the factors regulates the expression levels of the other.…”