Wcześniej nieznane geny
Nowy algorytm może przewidzieć, które geny spowodują raka, nawet jeśli
W przypadku raka komórki namnażają się i atakują tkanki,niszcząc narządy, a tym samym zakłócając ich funkcje życiowe. Nieograniczony wzrost jest zwykle spowodowany nagromadzeniem zmian DNA w onkogenach, mutacjach w tych genach, które kontrolują rozwój komórek. Jednak niektóre raki mają bardzo mało zmutowanych genów. Oznacza to, że inne przyczyny prowadzą do niebezpiecznej choroby.
Grupa badaczy z Instytutu MolekularnegoMax Planck Genetics Institute (MPIMG) w Berlinie i Institute for Computational Biology w Helmholtz wykorzystują metody uczenia maszynowego do identyfikacji 165 nieznanych wcześniej genów raka. Badacze używają specjalnego algorytmu do analizy danych.
Sekwencja tych genów jest opcjonalnazmiana. Oczywiste jest, że naruszenie ich przepisów może już prowadzić do raka. Wszystkie niedawno zidentyfikowane geny ściśle oddziałują z dobrze znanymi onkogenami. Są one niezbędne do przeżycia komórek nowotworowych, pokazały eksperymenty z kulturami komórkowymi.
Dodatkowe cele dla medycyny spersonalizowanej
Algorytm o nazwie EMOGI w wyjaśnieniaIntegracja wykresów Multi-Omics może również wyjaśnić związek między mechanizmami komórkowymi, które zamieniają gen w onkogen. Jak wyjaśnia grupa naukowców pod kierownictwem Annalisy Marsico w czasopiśmie Nature Machine Intelligence, oprogramowanie integruje dziesiątki tysięcy zestawów danych utworzonych z próbek pacjentów. Obejmuje to informacje o metylacji DNA, aktywności poszczególnych genów i interakcjach białek na szlaku komórkowym, a także dane o sekwencjach z mutacjami. W tych danych algorytmy głębokiego uczenia odkrywają wzorce i zasady molekularne, które prowadzą do rozwoju raka.
W w przeciwieństwie do tradycyjnych metodmetody leczenia raka, takie jak chemioterapia, indywidualne metody leczenia są dostosowane do konkretnego rodzaju nowotworu. „Naszym celem jest wybranie najlepszego leczenia dla każdego pacjenta, najskuteczniejszego leczenia z jak najmniejszą liczbą skutków ubocznych. Ponadto właściwości molekularne można wykorzystać do wykrywania nowotworu, który jest już we wczesnym stadium” – wyjaśnia Marsico, szef grupy badawczej MPIMG.
„Tylko znając przyczynę choroby możemy skutecznie jej przeciwdziałać lub korygować” - piszą naukowcy. „Dlatego tak ważne jest zidentyfikowanie jak największej liczby mechanizmów rakotwórczych”.
Lepsze wyniki dzięki kombinacji
„Dzisiaj większość„Badania skupiają się na zmianach w sekwencji patogenów lub wzorcach komórkowych” – powiedział Roman Schulte-Sasse, doktorant w zespole Marsico i pierwszy autor publikacji. „Jednocześnie niedawno stało się jasne, że zaburzenia epigenetyczne lub rozregulowanie aktywności genów mogą również prowadzić do raka”.
Dlatego naukowcy zebrali dane.Sekwencje reprezentujące awarie obwodów, z informacjami reprezentującymi zdarzenia w komórkach. Naukowcy początkowo potwierdzili, że mutacje lub proliferacja segmentów genomowych są w rzeczywistości główną przyczyną raka. Następnie, w drugim etapie, zidentyfikowaliśmy geny kandydatów, które nie są bezpośrednio związane z genami, które faktycznie powodują raka.
„Na przykład odkryliśmy gen odpowiedzialny za raka„który ma niewielką zmianę sekwencji, ale reguluje dostarczanie energii i jest niezbędny w przypadku nowotworów” – mówi Schulte-Sass. „Te geny nie mogą być kontrolowane w inny sposób. Na przykład jest to spowodowane zmianami chemicznymi w DNA, takimi jak metylacja. Zmiany te nie wpływają na informację o sekwencji, ale dominują w aktywności genu. Takie geny są obiecującymi celami w odkrywaniu leków, ale ponieważ działają w tle, można je znaleźć jedynie przy użyciu złożonych algorytmów”.
Dalsze badania
Nowy program badawczy wiele wnosinowe wpisy na liście podejrzanych onkogenów. Tylko w ostatnich latach liczba ta wzrosła z 700 do 1000. Naukowcy śledzili ukryte geny jedynie przy użyciu kombinacji analizy bioinformatycznej i nowoczesnych technik sztucznej inteligencji (AI).
W danych kryje się o wiele więcej interesujących szczegółów.„Widzimy wiele wzorców powiązanych z rakiem” – mówi Marsico. „Myślę, że to dowód na to, że nowotwory powstają w wyniku różnych mechanizmów molekularnych w różnych narządach”.
Naukowcy podkreślają, że program EMOGInie ogranicza się do raka. Teoretycznie można by go wykorzystać do integracji różnych zestawów danych biologicznych i znalezienia wzorców. Algorytmy mają zastosowanie w przypadku podobnych złożonych chorób.
Czytaj więcej
Powstała pierwsza dokładna mapa świata. Co jest nie tak ze wszystkimi innymi?
Do szyfrowania wykorzystano promieniowanie podczerwone z ludzkich rąk
Uran uzyskał status najdziwniejszej planety w Układzie Słonecznym. Dlaczego?