Commonalities in genetic signatures and signaling pathways in neurological disorders

Abstract

Mathematical optimization is used to detect potential genetic differentially expressed genes and propose probable signaling structures common to Alzheimer (AD), Parkinson (PD) and Huntington’s Disease (HD). The characterizations of these three affections have been elusive in the literature, although their impact in society is projected to increase in the next decades worldwide. There are studies in the literature for each individual illness, but this work novelty is the study and comparison of all three disorders together. The search for the most correlated path among differentially expressed genes is carried out using network optimization formulations: Travelling Salesman Problem (TSP) and Minimum Spanning Tree (MST). For both, a set of differentially expressed genes is identified previously through multiple criteria optimization; a correlation coefficient is used to link every pair of genes.A cost model was developed with the information of the high yearly cost of the neurological diseases discussed in this work.

Utilización de optimización matemática para detectar genes potenciales con diferenciación genética de expresión y proponer estructuras probables de señalización comunes en la enfermedad de Alzheimer (AD), Parkinson (PD) y Huntington (HD). Las caracterizaciones de estas afecciones son escasas en la literatura, su impacto en la sociedad proyecta aumentar en las próximas décadas mundialmente. Hay estudios para cada enfermedad individual, sin embargo la novedad es el estudio y la comparación de los tres trastornos juntos. La búsqueda de la vía más correlacionada entre los genes expresados diferencialmente se realiza utilizando formulaciones de optimización de redes: TSP (“Traveling Salesman Problem”) y MST (“Minimum Spanning Tree”). Para ambos, un conjunto de genes expresados diferencialmente se identifica previamente mediante la optimización de criterios múltiples; un coeficiente de correlación se utiliza para vincular cada par de genes. Con la información del costo anual de las enfermedades neurológicas se desarrolló un modelo de costo.