이전에 알려지지 않은 유전자
새로운 알고리즘은 어떤 유전자가 암을 유발할지 예측할 수 있습니다.
암에서는 세포가 증식하여 조직을 침범합니다.장기를 파괴하여 중요한 기능을 방해합니다. 무제한 성장은 일반적으로 종양 유전자의 DNA 변화, 세포 발달을 제어하는 이러한 유전자의 돌연변이로 인해 발생합니다. 그러나 일부 암에는 돌연변이 유전자가 거의 없습니다. 이것은 다른 원인이 위험한 질병으로 이어진다는 것을 의미합니다.
분자 연구소의 연구자 그룹베를린의 막스 플랑크 유전학 연구소 (MPIMG)와 헬름홀츠의 컴퓨터 생물학 연구소는 기계 학습 방법을 사용하여 이전에 알려지지 않은 165 개의 암 유전자를 식별합니다. 연구원은 특수 알고리즘을 사용하여 데이터를 분석합니다.
이 유전자의 순서는 선택 사항입니다변화. 규제 위반은 이미 암으로 이어질 수 있습니다. 최근에 확인 된 모든 유전자는 잘 알려진 종양 유전자와 밀접하게 상호 작용합니다. 그들은 종양 세포의 생존에 필요하며 세포 배양 실험에서 보여준 바 있습니다.
맞춤형 의학에 대한 추가 목표
Explainable에서 EMOGI라는 알고리즘Multi-Omics Graph Integration은 유전자를 종양 유전자로 바꾸는 세포 메커니즘 간의 관계를 설명 할 수도 있습니다. Annalisa Marsico가 이끄는 연구원 그룹이 Nature Machine Intelligence 저널에서 설명했듯이 소프트웨어는 환자 샘플에서 생성 된 수만 개의 데이터 세트를 통합합니다. 여기에는 DNA 메틸화, 개별 유전자의 활동 및 세포 경로 내 단백질 상호 작용에 대한 정보는 물론 돌연변이가있는 서열에 대한 데이터가 포함됩니다. 이 데이터에서 딥 러닝 알고리즘은 암 발병으로 이어지는 패턴과 분자 원리를 발견합니다.
기존 방법과 대조화학 요법과 같은 암 치료, 개별 치료법은 특정 유형의 종양에 맞춰집니다. “우리의 목표는 각 환자에게 가장 적합한 치료법, 부작용이 가장 적은 가장 효과적인 치료법을 선택하는 것입니다. 또한 분자 특성을 사용하여 이미 초기 단계에 있는 암을 감지할 수 있습니다.”라고 MPIMG 연구 그룹 책임자인 Marsico는 설명합니다.
연구진은“질병의 원인을 아는 것만으로 효과적으로 대응하거나 교정 할 수 있습니다. "이것이 가능한 한 많은 암을 유발하는 메커니즘을 확인하는 것이 중요한 이유입니다."
조합으로 더 나은 결과
“오늘은 대다수이 연구는 병원성 서열 변화 또는 세포 패턴에 초점을 맞추고 있다고 Marsico 팀의 박사과정 학생이자 이번 논문의 첫 번째 저자인 Roman Schulte-Sasse가 말했습니다. "동시에 후성 유전적 장애나 유전자 활동 조절 장애도 암을 유발할 수 있다는 것이 최근에 분명해졌습니다."
이것이 연구자들이 데이터를 모은 이유입니다.셀의 이벤트를 나타내는 정보와 함께 회로 오류를 나타내는 시퀀스입니다. 과학자들은 처음에 게놈 세그먼트의 돌연변이 또는 증식이 실제로 암의 주요 원인임을 확인했습니다. 그런 다음 두 번째 단계에서 실제로 암을 유발하는 유전자와 직접적으로 관련이없는 후보 유전자를 확인했습니다.
“예를 들어, 우리는 암에서 유전자를 발견했습니다.Schulte-Sass는 "이는 서열 변화가 거의 없지만 에너지 공급을 조절하고 종양에 필요합니다"라고 말합니다. “이 유전자는 다른 수단으로는 통제할 수 없습니다. 예를 들어, 메틸화와 같은 DNA의 화학적 변화로 인해 발생합니다. 이러한 변화는 서열 정보에 영향을 미치지 않지만 유전자의 활동을 지배합니다. 이러한 유전자는 신약 발견의 유망한 표적이지만 백그라운드에서 작동하기 때문에 복잡한 알고리즘을 통해서만 찾을 수 있습니다.”
추가 연구
새로운 연구 프로그램은 많은 것을 추가합니다의심스러운 종양유전자 목록에 새로운 항목이 추가되었습니다. 최근 몇 년 동안만 해도 그 수가 700개에서 1,000개로 늘어났습니다. 연구자들은 생물정보학 분석과 현대 인공지능(AI) 기술을 결합하여 숨겨진 유전자만 추적했습니다.
데이터에는 더 많은 흥미로운 세부정보가 숨겨져 있습니다.“우리는 암과 일치하는 많은 패턴을 보고 있습니다.”라고 Marsico는 말합니다. "나는 이것이 종양이 다른 기관의 다른 분자 메커니즘에 의해 발생한다는 증거라고 생각합니다."
연구자들은 EMOGI 프로그램이암에만 국한되지 않습니다. 이론적으로는 다양한 생물학적 데이터 세트를 통합하고 패턴을 찾는 데 사용될 수 있습니다. 알고리즘은 유사한 복잡한 질병에 적용 가능합니다.
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