Önceden bilinmeyen genler
Yeni algoritma hangi genlerin kansere neden olacağını tahmin edebiliyor
Kanserde hücreler çoğalır ve dokuları istila eder,organları yok etmek ve böylelikle hayati işlevlerini bozmak. Sınırsız büyüme genellikle onkojenlerdeki DNA değişikliklerinin birikmesinden, hücre gelişimini kontrol eden bu genlerdeki mutasyonlardan kaynaklanır. Bununla birlikte, bazı kanserlerin çok az mutasyona uğramış genleri vardır. Bu, diğer nedenlerin tehlikeli bir hastalığa yol açtığı anlamına gelir.
Moleküler Enstitüsü'nden bir grup araştırmacıBerlin'deki Max Planck Genetik Enstitüsü (MPIMG) ve Helmholtz'daki Hesaplamalı Biyoloji Enstitüsü, önceden bilinmeyen 165 kanser genini tanımlamak için makine öğrenimi tekniklerini kullanıyor. Araştırmacılar, verileri analiz etmek için özel bir algoritma kullanır.
Bu genlerin dizisi isteğe bağlıdırdeğişiklik. Düzenlemelerinin ihlal edilmesinin zaten kansere yol açabileceği açıktır. Yakın zamanda tanımlanan tüm genler, iyi bilinen onkojenler ile yakın etkileşim içindedir. Tümör hücrelerinin hayatta kalması için gereklidirler, hücre kültürü deneyleri göstermiştir.
Kişiselleştirilmiş tıp için ek hedefler
Explainable'da EMOGI adlı bir algoritmaMulti-Omics Grafik Entegrasyonu, bir geni onkojene dönüştüren hücresel mekanizmalar arasındaki ilişkiyi de açıklayabilir. Annalisa Marsico liderliğindeki bir grup araştırmacının Nature Machine Intelligence dergisinde açıkladığı gibi, yazılım hasta örneklerinden oluşturulan on binlerce veri setini entegre ediyor. Bu, DNA metilasyonu, bireysel genlerin aktivitesi ve hücresel yol içerisindeki proteinlerin etkileşimleri hakkındaki bilgileri ve ayrıca mutasyonlu diziler hakkındaki verileri içerir. Bu verilerde, derin öğrenme algoritmaları kanserin gelişmesine yol açan kalıpları ve moleküler ilkeleri keşfeder.
Geleneksel yöntemlerin aksine Kemoterapi gibi kanser tedavilerinde bireysel tedaviler, spesifik tümör tipine göre uyarlanır. “Amacımız her hasta için en iyi tedaviyi, en az yan etkiyle en etkili tedaviyi seçmektir. Buna ek olarak, moleküler özellikler zaten erken evrelerde olan kanseri tespit etmek için de kullanılabilir” diye açıklıyor MPIMG araştırma grubunun başkanı Marsico.
Araştırmacılar, "Ancak hastalığın nedenini bilerek etkili bir şekilde ona karşı koyabilir veya düzeltebiliriz" diye yazıyor. "Bu nedenle mümkün olduğunca çok sayıda kansere neden olan mekanizmayı belirlemek çok önemlidir."
Kombinasyonla daha iyi sonuçlar
“Bugün çoğunlukMarsico ekibinde doktora öğrencisi ve yayının ilk yazarı Roman Schulte-Sasse, araştırmanın patojenik dizi değişikliklerine veya hücresel kalıplara odaklandığını söyledi. "Aynı zamanda epigenetik bozuklukların veya gen aktivitesindeki düzensizliğin de kansere yol açabileceği yakın zamanda netleşti."
Araştırmacıların verileri bir araya toplamasının nedeni budur.Hücrelerdeki olayları temsil eden bilgilerle birlikte devre arızalarını temsil eden diziler. Bilim adamları başlangıçta genomik segmentlerin mutasyonlarının veya çoğalmasının aslında kanserin ana nedeni olduğunu doğruladılar. Ardından, ikinci bir adımda, kansere neden olan genlerle çok doğrudan ilişkili olmayan aday genleri belirledik.
“Mesela kanserde bir gen keşfettikSchulte-Sass, "Çok az dizi değişikliği olan, ancak enerji tedarikini düzenleyen ve tümörler için gerekli olan" diyor. "Bu genler başka yollarla kontrol edilemez. Örneğin DNA'daki metilasyon gibi kimyasal değişikliklerden kaynaklanır. Bu değişiklikler dizi bilgisini etkilemez ancak genin aktivitesine hakim olur. Bu tür genler ilaç keşfi için umut verici hedeflerdir, ancak arka planda çalıştıkları için yalnızca karmaşık algoritmalar kullanılarak bulunabilirler."
Daha fazla araştırma
Yeni araştırma programı çok şey katıyorşüpheli onkogenler listesine yeni girişler. Yalnızca son yıllarda bu sayı 700'den 1.000'e çıktı. Araştırmacılar yalnızca biyoinformatik analiz ve modern yapay zeka (AI) tekniklerinin bir kombinasyonunu kullanarak gizli genleri izlediler.
Verilerin içinde daha pek çok ilginç ayrıntı gizleniyor.Marsico, "Kanserle uyumlu pek çok model görüyoruz" diyor. "Bunun, tümörlerin farklı organlardaki farklı moleküler mekanizmalardan kaynaklandığının kanıtı olduğunu düşünüyorum."
Araştırmacılar EMOGI programınınkanserle sınırlı değil. Teorik olarak, farklı biyolojik veri kümelerini entegre etmek ve kalıpları bulmak için kullanılabilir. Algoritmalar benzer karmaşık hastalıklara uygulanabilir.
Daha fazla oku
Dünyanın ilk doğru haritası oluşturuldu. Herkesin nesi var?
Şifreleme için insan elinden gelen kızılötesi radyasyon kullanıldı
Uranüs, güneş sistemindeki en garip gezegen statüsünü aldı. Neden?