Gènes auparavant inconnus
Un nouvel algorithme peut prédire quels gènes causeront le cancer, même si
Dans le cancer, les cellules se multiplient et envahissent les tissus,détruisant les organes et perturbant ainsi leurs fonctions vitales. Une croissance illimitée est généralement causée par l'accumulation de modifications de l'ADN dans les oncogènes, des mutations dans ces gènes qui contrôlent le développement cellulaire. Cependant, certains cancers ont très peu de gènes mutés. Cela signifie que d'autres causes conduisent à une maladie dangereuse.
Un groupe de chercheurs de l'Institute of MolecularLe Max Planck Genetics Institute (MPIMG) de Berlin et l'Institut de biologie computationnelle de Helmholtz utilisent des techniques d'apprentissage automatique pour identifier 165 gènes cancéreux jusque-là inconnus. Les chercheurs utilisent un algorithme spécial pour analyser les données.
La séquence de ces gènes est facultativemonnaie. Il est évident qu'une violation de leur réglementation peut déjà conduire au cancer. Tous les gènes récemment identifiés interagissent étroitement avec des oncogènes bien connus. Ils sont essentiels pour la survie des cellules tumorales, ont montré des expériences de culture cellulaire.
Objectifs supplémentaires pour la médecine personnalisée
Un algorithme appelé EMOGI dans ExplainableL'intégration de graphes Multi-Omics peut également expliquer la relation entre les mécanismes cellulaires qui transforment un gène en oncogène. Comme l'explique un groupe de chercheurs dirigé par Annalisa Marsico dans la revue Nature Machine Intelligence, le logiciel intègre des dizaines de milliers d'ensembles de données créés à partir d'échantillons de patients. Cela comprend des informations sur la méthylation de l'ADN, l'activité des gènes individuels et les interactions des protéines au sein de la voie cellulaire, ainsi que des données sur les séquences avec des mutations. Dans ces données, des algorithmes d'apprentissage en profondeur découvrent les modèles et les principes moléculaires qui mènent au développement du cancer.
Contrairement aux méthodes traditionnellesDans les traitements contre le cancer tels que la chimiothérapie, les traitements individuels sont adaptés au type spécifique de tumeur. « Notre objectif est de choisir le meilleur traitement pour chaque patient, le traitement le plus efficace avec le moins d’effets secondaires. De plus, les propriétés moléculaires peuvent être utilisées pour détecter un cancer déjà à ses débuts », explique Marsico, responsable du groupe de recherche MPIMG.
«Ce n'est qu'en connaissant la cause de la maladie que nous pourrons la contrer ou la corriger efficacement», écrivent les chercheurs. "C'est pourquoi il est si important d'identifier autant de mécanismes cancérigènes que possible."
De meilleurs résultats avec une combinaison
« Aujourd'hui, la majorité"La recherche se concentre sur les changements de séquence pathogènes ou les modèles cellulaires", a déclaré Roman Schulte-Sasse, doctorant de l'équipe de Marsico et premier auteur de la publication. "Dans le même temps, il est récemment devenu clair que les troubles épigénétiques ou la dérégulation de l'activité des gènes peuvent également conduire au cancer."
C'est pourquoi les chercheurs ont mis en commun les données.Séquences représentant des pannes de circuit, avec des informations représentant des événements dans les cellules. Les scientifiques ont initialement confirmé que les mutations ou la prolifération de segments génomiques sont en fait la principale cause de cancer. Ensuite, dans un deuxième temps, nous avons identifié des gènes candidats qui ne sont pas très directement liés aux gènes qui causent réellement le cancer.
« Par exemple, nous avons découvert un gène dans le cancer"qui a peu de changement de séquence, mais il régule l'approvisionnement en énergie et est nécessaire aux tumeurs", explique Schulte-Sass. « Ces gènes ne peuvent pas être contrôlés par d’autres moyens. Par exemple, elle est causée par des modifications chimiques de l’ADN, telles que la méthylation. Ces changements n'affectent pas les informations sur la séquence, mais dominent l'activité du gène. De tels gènes sont des cibles prometteuses pour la découverte de médicaments, mais comme ils fonctionnent en arrière-plan, ils ne peuvent être découverts qu’à l’aide d’algorithmes complexes.
De plus amples recherches
Le nouveau programme de recherche ajoute beaucoupnouvelles entrées dans la liste des oncogènes suspects. Rien qu’au cours des dernières années, leur nombre est passé de 700 à 1 000. Les chercheurs n’ont suivi les gènes cachés qu’en combinant l’analyse bioinformatique et les techniques modernes d’intelligence artificielle (IA).
De nombreux autres détails intéressants sont cachés dans les données."Nous observons de nombreux schémas cohérents avec le cancer", explique Marsico. "Je pense que cela prouve que les tumeurs sont causées par différents mécanismes moléculaires dans différents organes."
Les chercheurs soulignent que le programme EMOGIne se limite pas au cancer. En théorie, il pourrait être utilisé pour intégrer différents ensembles de données biologiques et trouver des modèles. Les algorithmes sont applicables à des maladies complexes similaires.
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