Iepriekš nezināmi gēni
Jauns algoritms var paredzēt, kuri gēni izraisīs vēzi, pat ja
Vēža gadījumā šūnas vairojas un iebrūk audos,iznīcinot orgānus un tādējādi izjaucot to vitālās funkcijas. Neierobežotu augšanu parasti izraisa DNS izmaiņu uzkrāšanās onkogēnos, šo gēnu mutācijas, kas kontrolē šūnu attīstību. Tomēr dažiem vēža veidiem ir ļoti maz mutācijas gēnu. Tas nozīmē, ka citi cēloņi izraisa bīstamu slimību.
Pētnieku grupa no Molekulārā institūtaBerlīnes Maksa Planka ģenētikas institūts (MPIMG) un Helmholca skaitļošanas bioloģijas institūts izmanto mašīnmācīšanās metodes, lai identificētu 165 iepriekš nezināmus vēža gēnus. Datu analizēšanai pētnieki izmanto īpašu algoritmu.
Šo gēnu secība nav obligātamainīt. Ir acīmredzams, ka viņu regulējuma pārkāpums jau var izraisīt vēzi. Visi nesen identificētie gēni cieši mijiedarbojas ar labi zināmiem onkogēniem. Tie ir nepieciešami audzēja šūnu izdzīvošanai, ir parādīti eksperimenti šūnu kultūrās.
Papildu mērķi personalizētai medicīnai
Algoritms ar nosaukumu EMOGI skaidrojamā veidāMulti-Omics Graph Integration var arī izskaidrot saikni starp šūnu mehānismiem, kas gēnu pārvērš onkogēnā. Kā žurnālā Nature Machine Intelligence skaidro Annalisa Marsico vadītā pētnieku grupa, programmatūra apvieno desmitiem tūkstošu datu kopu, kas izveidotas no pacientu paraugiem. Tas ietver informāciju par DNS metilēšanu, atsevišķu gēnu aktivitāti un olbaltumvielu mijiedarbību šūnu ceļā, kā arī datus par sekvencēm ar mutācijām. Šajos datos dziļi mācīšanās algoritmi atklāj modeļus un molekulāros principus, kas izraisa vēža attīstību.
Pretstatā tradicionālajām metodēmvēža ārstēšanas metodes, piemēram, ķīmijterapija, individuāla ārstēšana tiek pielāgota konkrētam audzēja veidam. “Mūsu mērķis ir katram pacientam izvēlēties labāko ārstēšanu, visefektīvāko ārstēšanu ar vismazākajām blakusparādībām. Turklāt molekulārās īpašības var izmantot, lai atklātu vēzi, kas jau ir agrīnā stadijā,” skaidro MPIMG pētījumu grupas vadītājs Marsico.
"Tikai zinot slimības cēloni, mēs varam efektīvi to novērst vai izlabot," raksta pētnieki. "Tāpēc ir tik svarīgi identificēt pēc iespējas vairāk vēzi izraisošu mehānismu."
Labāki rezultāti ar kombināciju
“Šodien lielākā daļa"Pētījumā galvenā uzmanība pievērsta patogēnu secību izmaiņām vai šūnu modeļiem," sacīja Marsico komandas doktorants Romāns Šulte-Sasse un pirmais publikācijas autors. "Tajā pašā laikā nesen ir kļuvis skaidrs, ka epiģenētiski traucējumi vai gēnu aktivitātes disregulācija var izraisīt arī vēzi."
Tāpēc pētnieki ir apkopojuši datus.Secības, kas attēlo ķēdes kļūmes, ar informāciju, kas atspoguļo notikumus šūnās. Zinātnieki sākotnēji apstiprināja, ka mutācijas vai genomu segmentu izplatīšanās faktiski ir galvenais vēža cēlonis. Tad otrajā posmā mēs identificējām gēnu kandidātus, kas nav ļoti tieši saistīti ar gēniem, kas faktiski izraisa vēzi.
"Piemēram, mēs atklājām vēža gēnu"kam ir nelielas secības izmaiņas, bet tas regulē enerģijas piegādi un ir nepieciešams audzējiem," saka Šulte-Sass. "Šos gēnus nevar kontrolēt ar citiem līdzekļiem. Piemēram, to izraisa ķīmiskas izmaiņas DNS, piemēram, metilēšana. Šīs izmaiņas neietekmē secības informāciju, bet dominē gēna aktivitātē. Šādi gēni ir daudzsološi mērķi narkotiku atklāšanai, taču, tā kā tie darbojas fonā, tos var atrast tikai, izmantojot sarežģītus algoritmus.
Turpmāki pētījumi
Jaunā pētniecības programma daudz ko papildinajauni ieraksti aizdomīgo onkogēnu sarakstā. Pēdējos gados vien tas ir pieaudzis no 700 līdz 1000. Pētnieki ir izsekojuši tikai slēptos gēnus, izmantojot bioinformātikas analīzes un mūsdienu mākslīgā intelekta (AI) metožu kombināciju.
Datos ir paslēptas vēl daudzas interesantas detaļas."Mēs redzam daudzus modeļus, kas atbilst vēzim," saka Marsico. "Es domāju, ka tas ir pierādījums tam, ka audzējus izraisa dažādi molekulārie mehānismi dažādos orgānos."
Pētnieki uzsver, ka EMOGI programmaneaprobežojas tikai ar vēzi. Teorētiski to varētu izmantot, lai integrētu dažādas bioloģisko datu kopas un atrastu modeļus. Algoritmi ir piemērojami līdzīgām sarežģītām slimībām.
Lasīt vairāk
Tika izveidota pirmā precīzā pasaules karte. Kas vainas visiem pārējiem?
Šifrēšanai tika izmantots cilvēka roku infrasarkanais starojums
Urāns ir saņēmis visdīvainākās Saules sistēmas planētas statusu. Kāpēc?