الجينات غير المعروفة سابقًا
خوارزمية جديدة يمكنها التنبؤ بالجينات التي تسبب السرطان، حتى ولو كانت
في السرطان تتكاثر الخلايا وتغزو الأنسجة ،تدمير الأعضاء وبالتالي تعطيل وظائفها الحيوية. عادة ما يحدث النمو غير المحدود بسبب تراكم تغييرات الحمض النووي في الجينات الورمية ، والطفرات في هذه الجينات التي تتحكم في نمو الخلايا. ومع ذلك ، فإن بعض أنواع السرطان لديها عدد قليل جدًا من الجينات الطافرة. هذا يعني أن الأسباب الأخرى تؤدي إلى مرض خطير.
مجموعة من الباحثين من معهد الجزيئيةيستخدم معهد ماكس بلانك للوراثة (MPIMG) في برلين ومعهد البيولوجيا الحاسوبية في هيلمهولتز تقنيات التعلم الآلي لتحديد 165 جينًا سرطانيًا غير معروف سابقًا. يستخدم الباحثون خوارزمية خاصة لتحليل البيانات.
تسلسل هذه الجينات اختيارييتغيرون. من الواضح أن انتهاك قوانينها يمكن أن يؤدي بالفعل إلى الإصابة بالسرطان. تتفاعل جميع الجينات التي تم تحديدها مؤخرًا بشكل وثيق مع الجينات المسرطنة المعروفة. أظهرت تجارب زراعة الخلايا أنها ضرورية لبقاء الخلايا السرطانية.
أهداف إضافية للطب الشخصي
خوارزمية تسمى EMOGI in Explainableيمكن أن يشرح تكامل الرسم البياني Multi-Omics أيضًا العلاقة بين الآليات الخلوية التي تحول الجين إلى أحد مكونات الورم. كما أوضحت مجموعة من الباحثين بقيادة Annalisa Marsico في مجلة Nature Machine Intelligence ، يدمج البرنامج عشرات الآلاف من مجموعات البيانات التي تم إنشاؤها من عينات المرضى. يتضمن ذلك معلومات عن مثيلة الحمض النووي ، ونشاط الجينات الفردية وتفاعلات البروتينات داخل المسار الخلوي ، بالإضافة إلى بيانات عن التسلسلات ذات الطفرات. في هذه البيانات ، تكتشف خوارزميات التعلم العميق الأنماط والمبادئ الجزيئية التي تؤدي إلى تطور السرطان.
على عكس الأساليب التقليديةعلاجات السرطان مثل العلاج الكيميائي، والعلاجات الفردية مصممة خصيصًا لنوع الورم المحدد. "هدفنا هو اختيار العلاج الأفضل لكل مريض، العلاج الأكثر فعالية مع أقل الآثار الجانبية. بالإضافة إلى ذلك، يمكن استخدام الخصائص الجزيئية للكشف عن السرطان الذي هو بالفعل في مراحله المبكرة،" يوضح مارسيكو، رئيس مجموعة أبحاث MPIMG.
كتب الباحثون: "فقط من خلال معرفة سبب المرض يمكننا مواجهته أو تصحيحه بشكل فعال". "هذا هو السبب في أنه من المهم للغاية تحديد أكبر عدد ممكن من الآليات المسببة للسرطان."
نتائج أفضل مع الجمع
"اليوم الأغلبيةوقال رومان شولت ساس، طالب الدكتوراه في فريق مارسيكو والمؤلف الأول للنشرة: "يركز البحث على التغيرات في التسلسل المرضي أو الأنماط الخلوية". "وفي الوقت نفسه، أصبح من الواضح مؤخرًا أن الاضطرابات اللاجينية أو عدم تنظيم نشاط الجينات يمكن أن تؤدي أيضًا إلى الإصابة بالسرطان".
هذا هو السبب في أن الباحثين قاموا بتجميع البيانات.تسلسل يمثل فشل الدائرة ، مع المعلومات التي تمثل الأحداث في الخلايا. أكد العلماء في البداية أن الطفرات أو انتشار المقاطع الجينومية هي في الواقع السبب الرئيسي للسرطان. ثم ، في الخطوة الثانية ، حددنا الجينات المرشحة التي لا ترتبط ارتباطًا مباشرًا بالجينات التي تسبب السرطان بالفعل.
"على سبيل المثال، اكتشفنا جينًا في السرطانيقول شولت ساس: "الذي لا يتغير تسلسله إلا قليلاً، لكنه ينظم إمدادات الطاقة وهو ضروري للأورام". "لا يمكن السيطرة على هذه الجينات بوسائل أخرى. على سبيل المثال، يحدث بسبب تغيرات كيميائية في الحمض النووي، مثل عملية المثيلة. لا تؤثر هذه التغييرات على معلومات التسلسل، ولكنها تهيمن على نشاط الجين. تعتبر مثل هذه الجينات أهدافًا واعدة لاكتشاف الأدوية، ولكن نظرًا لأنها تعمل في الخلفية، فلا يمكن العثور عليها إلا باستخدام خوارزميات معقدة.
مزيد من البحوث
يضيف برنامج البحث الجديد الكثيرإدخالات جديدة في قائمة الجينات المسرطنة المشبوهة. وفي السنوات الأخيرة وحدها، زاد عددها من 700 إلى 1000. ولم يتتبع الباحثون الجينات المخفية إلا باستخدام مزيج من تحليل المعلوماتية الحيوية وتقنيات الذكاء الاصطناعي الحديثة.
هناك العديد من التفاصيل المثيرة للاهتمام المخفية في البيانات.يقول مارسيكو: "إننا نرى الكثير من الأنماط التي تتوافق مع السرطان". "أعتقد أن هذا دليل على أن الأورام تنتج عن آليات جزيئية مختلفة في أعضاء مختلفة."
ويؤكد الباحثون أن برنامج EMOGIلا يقتصر على السرطان. ومن الناحية النظرية، يمكن استخدامه لدمج مجموعات مختلفة من البيانات البيولوجية وإيجاد الأنماط. تنطبق الخوارزميات على أمراض معقدة مماثلة.
قراءة المزيد
تم إنشاء أول خريطة دقيقة للعالم. ما هو الخطأ مع أي شخص آخر؟
تم استخدام الأشعة تحت الحمراء من أيدي الإنسان للتشفير
حصل أورانوس على مكانة أغرب كوكب في المجموعة الشمسية. لماذا؟