CancerGeneAnalyzer: Un Framework Interattivo per l’Analisi Statistica, Predittiva e Funzionale dell’Espressione Genica nei Tumori

L’analisi dei profili di espressione genica nei tumori è centrale nella medicina personalizzata e nella ricerca traslazionale. CancerGeneAnalyzer è un software open-source sviluppato in Python che integra in un’unica piattaforma: pre-elaborazione dei dati, identificazione di geni differenzialmente espressi, visualizzazione interattiva, modellazione predittiva e inferenza funzionale tramite database biologici. Il sistema fornisce un’interfaccia grafica web tramite Dash, visualizzazioni dinamiche (Plotly), analisi statistiche robuste e modelli di apprendimento automatico. L’integrazione con il database KEGG consente l’analisi delle reti gene-pathway, rendendo il tool adatto sia alla ricerca che alla didattica universitaria.

1. Introduzione

La caratterizzazione molecolare dei tumori attraverso dati di espressione genica ha aperto nuove prospettive nella comprensione della biologia oncologica, nella diagnosi precoce e nella stratificazione dei pazienti. L’analisi di questi dati richiede però strumenti integrati che permettano di eseguire in modo coerente: (i) pre-elaborazione dei dati, (ii) analisi statistica differenziale, (iii) modellazione predittiva, (iv) inferenza funzionale e (v) visualizzazione interattiva.

CancerGeneAnalyzer risponde a questa esigenza offrendo una pipeline coerente ed estensibile, interamente scritta in Python, per l’analisi di dati di espressione genica in ambito oncologico.

2. Metodologia

2.1 Caricamento e Pre-elaborazione dei Dati

Il software consente il caricamento di file in formato CSV/TSV contenenti dati di espressione genica. Si assume che:

• Le righe rappresentino i campioni,
• Le colonne rappresentino i geni,
• Una colonna specifica (indicata dall’utente) identifichi la classe fenotipica (es. tumore vs controllo).

Il preprocessing comprende:

• Rimozione dei valori mancanti,
• Normalizzazione dei dati numerici mediante Z-score.

È responsabilità dell’utente specificare la colonna target e il tipo di classificazione (binaria o multiclasse).

2.2 Identificazione dei Geni Differenzialmente Espressi

La funzione utilizza un test t di Student per campioni indipendenti, applicato a ciascun gene tra due gruppi definiti dall’utente. I p-value vengono corretti per test multipli mediante la procedura di Bonferroni.

Nota: Data la natura altamente dimensionale dei dati di espressione genica, è possibile integrare una correzione alternativa, come quella di Benjamini-Hochberg, per controllare il FDR (False Discovery Rate), migliorando così la sensibilità statistica.

2.3 Visualizzazioni

Le visualizzazioni disponibili includono:

• Heatmap dell’espressione genica: generabili sia in modalità statica (matplotlib/seaborn) che interattiva (Plotly).
• Analisi delle Componenti Principali (PCA): sia in 2D che in 3D, per esplorare la varianza strutturale dei dati.
• Rappresentazioni interattive HTML: esportabili e navigabili, utili per la condivisione con collaboratori o allievi.

2.4 Modellazione Predittiva

Il modulo di classificazione permette di addestrare modelli di apprendimento automatico su dati normalizzati. Attualmente, il sistema include:

• Random Forest (Scikit-learn),
• Reti neurali dense (Keras/TensorFlow): configurate per classificazione binaria, estensibili a multiclasse.

Per ogni modello vengono prodotti:

• Matrice di confusione,
• Report delle metriche di classificazione (accuratezza, F1-score ponderato),
• Confronto visuale delle performance tra modelli.

Il preprocessing della variabile target è gestito automaticamente (label encoding), ma può essere personalizzato.

2.5 Analisi Funzionale dei Geni (Pathway)

L’utente può fornire una lista di geni di interesse (es. quelli significativi nell’analisi differenziale). Questi vengono interrogati contro il database KEGG mediante il pacchetto keggrest. Per ogni gene, il sistema:

• Identifica i pathway associati,
• Recupera le descrizioni biologiche dei pathway.

La visualizzazione finale è una rete gene–pathway costruita con NetworkX e resa interattiva via Plotly.

Nota: L’approccio può essere esteso ad altri database come Reactome o Gene Ontology per un’analisi ontologica multilivello.

2.6 Interfaccia Grafica Interattiva (Dashboard)

La piattaforma fornisce un’interfaccia web sviluppata con Dash (Plotly), articolata in quattro sezioni principali:

• Panoramica Dati: heatmap interattiva dell’intero dataset,
• Analisi PCA: rappresentazione 3D navigabile delle componenti principali,
• Analisi Funzionale: rete interattiva dei pathway,
• Confronto dei Modelli di Apprendimento Automatico: grafico comparativo delle metriche prestazionali.

Ogni scheda è dinamica e autonoma, consentendo un’esplorazione visiva completa dei risultati.

3. Risultati

Il software è stato validato su dataset benchmark pubblici, tra cui il Breast Cancer Wisconsin Dataset e i dataset RNA-Seq provenienti dal consorzio TCGA. I risultati mostrano:

• Identificazione robusta di geni differenzialmente espressi coerenti con la letteratura,
• Visualizzazioni efficaci nell’evidenziare cluster fenotipici,
• Accuratezza predittiva superiore al 90% per Random Forest nei casi binari,
• Navigabilità intuitiva della dashboard, utile anche in ambito formativo.

4. Discussione

CancerGeneAnalyzer si distingue per l’integrazione coerente di un’intera pipeline bioinformatica in un unico framework. A differenza di strumenti altamente specializzati come DESeq2 (analisi differenziale) o KOBAS (arricchimento funzionale), esso fornisce una piattaforma unificata, estendibile, con interfaccia utente. Rispetto a librerie generiche come Scikit-learn, il vantaggio consiste nell’adattamento diretto al dominio biologico e nell’automazione delle fasi intermedie.