これまで知られていなかった遺伝子
新しいアルゴリズムは、たとえ
癌では、細胞が増殖して組織に侵入し、臓器を破壊し、それによってそれらの重要な機能を破壊します。無制限の成長は通常、癌遺伝子のDNA変化、細胞の発達を制御するこれらの遺伝子の突然変異の蓄積によって引き起こされます。ただし、一部のがんには変異遺伝子がほとんどありません。これは、他の原因が危険な病気につながることを意味します。
分子研究所の研究者グループベルリンのマックスプランク遺伝学研究所(MPIMG)とヘルムホルツの計算生物学研究所は、機械学習技術を使用して、これまで知られていなかった165の癌遺伝子を特定しています。研究者は特別なアルゴリズムを使用してデータを分析します。
これらの遺伝子の配列は任意です変化する。彼らの規制への違反がすでに癌につながる可能性があることは明らかです。最近同定されたすべての遺伝子は、よく知られている癌遺伝子と密接に相互作用します。それらは腫瘍細胞の生存に不可欠であり、細胞培養実験が示していることを示しています。
個別化医療の追加の目標
ExplainableのEMOGIと呼ばれるアルゴリズムマルチオミクスグラフ統合は、遺伝子を癌遺伝子に変える細胞メカニズム間の関係を説明することもできます。 AnnalisaMarsicoが率いる研究者グループがジャーナルNatureMachine Intelligenceで説明しているように、ソフトウェアは患者のサンプルから作成された何万ものデータセットを統合します。これには、DNAメチル化、個々の遺伝子の活性、細胞経路内のタンパク質の相互作用に関する情報、および変異を伴う配列に関するデータが含まれます。このデータでは、深層学習アルゴリズムが癌の発症につながるパターンと分子原理を発見します。
従来の方法とは対照的に化学療法などのがん治療は、特定の種類の腫瘍に合わせて個別の治療が行われます。 「私たちの目標は、各患者に最適な治療法、副作用が最小限で最も効果的な治療法を選択することです。さらに、分子特性を利用して、すでに初期段階にあるがんを検出することもできます」と MPIMG 研究グループの責任者、マルシコ氏は説明します。
「病気の原因を知ることによってのみ、効果的にそれを打ち消したり修正したりすることができます」と研究者たちは書いています。 「これが、できるだけ多くの癌の原因となるメカニズムを特定することが非常に重要である理由です。」
組み合わせでより良い結果
「今日では大多数が「この研究は、病原性の配列変化や細胞パターンに焦点を当てています」と、マルシコのチームの博士課程の学生であり、この論文の筆頭著者であるロマン・シュルテ・サス氏は述べた。 「同時に、エピジェネティックな障害や遺伝子活性の調節不全もがんを引き起こす可能性があることが最近明らかになりました。」
これが、研究者がデータをプールした理由です。セル内のイベントを表す情報を含む、回路障害を表すシーケンス。科学者たちは当初、ゲノムセグメントの突然変異または増殖が実際に癌の主な原因であることを確認しました。次に、2番目のステップで、実際に癌を引き起こす遺伝子とはあまり直接関係のない候補遺伝子を特定しました。
「例えば、癌の遺伝子を発見しました。「配列の変化はほとんどありませんが、エネルギー供給を調節し、腫瘍に必要です」とシュルテ・サス博士は言う。 「これらの遺伝子は他の手段では制御できません。たとえば、メチル化などの DNA の化学変化によって引き起こされます。これらの変化は配列情報には影響しませんが、遺伝子の活性を支配します。このような遺伝子は創薬の有望な標的ですが、バックグラウンドで機能するため、複雑なアルゴリズムを使用しないと見つけられません。」
さらなる研究
新しい研究プログラムにより多くのことが追加される疑わしい癌遺伝子のリストに新しいエントリーが追加されました。近年だけでも、その数は 700 から 1,000 に増加しています。研究者は、バイオインフォマティクス分析と最新の人工知能 (AI) 技術を組み合わせて、隠れた遺伝子を追跡しているだけです。
データにはさらに多くの興味深い詳細が隠されています。「がんと一致するパターンがたくさん見られます」とマルシコ氏は言います。 「これは、腫瘍が異なる臓器の異なる分子機構によって引き起こされるという証拠だと思います。」
研究者らは、EMOGI プログラムは次のことを強調しています。がんに限らない。理論的には、これを使用して、さまざまな生物学的データを統合し、パターンを見つけることができます。このアルゴリズムは、同様の複雑な疾患にも適用できます。
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