Geni precedentemente sconosciuti
Il nuovo algoritmo è in grado di prevedere quali geni vengono attivati, anche se
Nel cancro, le cellule si moltiplicano e invadono i tessuti,distruggendo gli organi e quindi interrompendo le loro funzioni vitali. La crescita illimitata è solitamente causata dall'accumulo di cambiamenti del DNA negli oncogeni, mutazioni in questi geni che controllano lo sviluppo cellulare. Tuttavia, alcuni tipi di cancro hanno pochissimi geni mutati. Ciò significa che altre cause portano a una malattia pericolosa.
Un gruppo di ricercatori dell'Istituto di MolecolareIl Max Planck Genetics Institute (MPIMG) di Berlino e l'Istituto di biologia computazionale di Helmholtz utilizzano metodi di apprendimento automatico per identificare 165 geni cancerogeni precedentemente sconosciuti. I ricercatori utilizzano uno speciale algoritmo per analizzare i dati.
La sequenza di questi geni è facoltativamodificare. È ovvio che una violazione del loro regolamento può già portare al cancro. Tutti i geni recentemente identificati interagiscono strettamente con oncogeni ben noti. Sono essenziali per la sopravvivenza delle cellule tumorali, hanno dimostrato esperimenti di colture cellulari.
Obiettivi aggiuntivi per la medicina personalizzata
Un algoritmo chiamato EMOGI in ExplainableMulti-Omics Graph Integration può anche spiegare la relazione tra i meccanismi cellulari che trasformano un gene in un oncogene. Come spiega un gruppo di ricercatori guidati da Annalisa Marsico sulla rivista Nature Machine Intelligence, il software integra decine di migliaia di set di dati creati da campioni di pazienti. Ciò include informazioni sulla metilazione del DNA, l'attività dei singoli geni e le interazioni delle proteine all'interno del percorso cellulare, nonché i dati sulle sequenze con mutazioni. In questi dati, gli algoritmi di apprendimento profondo scoprono i modelli ei principi molecolari che portano allo sviluppo del cancro.
A differenza dei trattamenti antitumorali tradizionali come la chemioterapia, i trattamenti personalizzati sono adattati al tipo specifico di tumore."Il nostro obiettivo è quello di scegliere il trattamento migliore per ogni paziente, il trattamento più efficace con il minor numero di effetti collaterali.Inoltre, le proprietà molecolari possono essere utilizzate per rilevare tumori che sono già nelle loro fasi iniziali», spiegaMarsico, responsabile del gruppo di ricerca MPIMG.
"Solo conoscendo la causa della malattia possiamo contrastarla o correggerla efficacemente", scrivono i ricercatori. "Questo è il motivo per cui è così importante identificare il maggior numero possibile di meccanismi che causano il cancro".
I migliori risultati con la combinazione
“Oggi, la maggioranza"La ricerca si concentra sui cambiamenti della sequenza patogena o sui modelli cellulari", ha affermato Roman Schulte-Sasse, dottorando del team di Marsico e primo autore della pubblicazione. “Allo stesso tempo, è recentemente diventato chiaro che anche i disturbi epigenetici o la disregolazione dell’attività genetica possono portare al cancro”.
Questo è il motivo per cui i ricercatori hanno messo insieme i dati.Sequenze che rappresentano guasti ai circuiti, con informazioni che rappresentano eventi nelle celle. Gli scienziati hanno inizialmente confermato che le mutazioni o la proliferazione dei segmenti genomici sono in realtà la principale causa di cancro. Quindi, in una seconda fase, abbiamo identificato geni candidati che non sono direttamente correlati ai geni che effettivamente causano il cancro.
“Ad esempio, abbiamo scoperto un gene nel cancro"che cambia poco nella sequenza, ma regola l'approvvigionamento energetico ed è necessario per i tumori", dice Schulte-Sass. “Questi geni non possono essere controllati con altri mezzi. Ad esempio, è causata da cambiamenti chimici nel DNA, come la metilazione. Questi cambiamenti non influenzano le informazioni sulla sequenza, ma dominano l'attività del gene. Tali geni sono obiettivi promettenti per la scoperta di farmaci, ma poiché lavorano in background, possono essere trovati solo utilizzando algoritmi complessi”.
Ulteriore ricerca
Il nuovo programma di ricerca aggiunge moltonuove voci nella lista degli oncogeni sospetti. Solo negli ultimi anni, è passato da 700 a 1000. I ricercatori hanno solo rintracciato i geni nascosti utilizzando una combinazione di analisi bioinformatica e moderne tecniche di intelligenza artificiale (AI).
Ci sono molti altri dettagli interessanti nascosti nei dati."Vediamo molti modelli coerenti con il cancro", afferma Marsico. "Penso che questa sia la prova che i tumori sono causati da diversi meccanismi molecolari in diversi organi."
I ricercatori sottolineano che il programma EMOGInon si limita al cancro. In teoria, potrebbe essere utilizzato per integrare diversi set di dati biologici e trovare modelli. Gli algoritmi sono applicabili a malattie complesse simili.
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