A Systems Biology-Based Computational Framework for Integrating Gut Microbiota-Derived Metabolites in Vascular Aging: The MCAS Model

Yaşlanma, enerji metabolizmasındaki, epigenomik düzenlemedeki ve kronik düşük dereceli inflamasyondaki birbiriyle bağlantılı değişiklikler tarafından şekillendirilen çok faktörlü bir süreçtir. Burada, mikrobiyom kaynaklı metabolitleri vasküler yaşlanma ile ilişkili biyolojik özelliklerle sistem biyolojisi yaklaşımını kullanarak bütünleştirmek için çok katmanlı bir hesaplamalı model tanımlanmaktadır. Mikrobiyal, metabolik ve epigenomik bileşenleri birleştiren bileşik bir indeks oluşturulmuş ve herkese açık veri kümelerine dayanarak analiz edilmiştir. İç içe geçmiş çapraz doğrulama şeması içinde uygulanan L2-düzenlileştirilmiş bir lojistik regresyon modeli, genel model davranışını değerlendirmek için kullanılmıştır. Entegre model, ortalama AUC değeri 0.893 (95% GA: 0.787-0.959), PR-AUC değeri 0.913 ve Brier skoru 0.147 olmak üzere tutarlı biçimde kararlı bir performans göstermiştir. Ablasyon analizleri ayrıca mikrobiyal özelliklerin model ayrım gücüne en güçlü katkıyı sağladığını, metabolik ve epigenomik bileşenlerin ise esas olarak model kararlılığına katkıda bulunduğunu göstermiştir. Tüm bunlar birlikte ele alındığında, bu model mikrobiyota ile ilişkili biyolojik örüntülerin vasküler yaşlanma ile ilişkili olarak yorumlanması için bütünleştirici bir hesaplamalı yaklaşım sunmaktadır.