Майбутнє виробництва ліків: вчені представили унікальний аналізатор генів
Генетика продовжує розвиватися і шукати нові шляхи спрощення виявлення та лікування різних захворювань. Розроблений вченими новий метод визначення зв'язку генів може дозволити полегшити цілу низку найважливіших моментів у лікуванні хворих.
Дослідники Массачусетського технологічного інституту домоглися значного прогресу в геноміці, представивши теоретичні засади методу, що дає змогу групувати гени для виведення причинно-наслідкових зв'язків на основі одних тільки даних спостережень. Такий підхід дає змогу обійтися без дорогих і складних з етичної точки зору експериментів, які традиційно передбачають маніпулювання генними мережами для вивчення їхньої взаємодії, пише Massachusetts Institute of Technology.
У Фокус.Технології з'явився свій Telegram-канал. Підписуйтесь, щоб не пропускати найсвіжіші та найцікавіші новини зі світу науки!
Зосередившись на аналізі даних спостережень, вчені можуть отримати уявлення про складні генні програми, які диктують клітинні функції, і, можливо, зрозуміти розвиток різних захворювань, що може стати ключовим моментом пошуку ліків від них. Генетика людини складна, в ній задіяно близько 20 000 генів, які взаємодіють складним чином, часто утворюючи "модулі", де групи генів регулюють один одного.
Новий метод Массачусетського технологічного інституту спрямований на розв'язання цієї проблеми шляхом виявлення та групування пов'язаних генів, що дає змогу дослідникам спостерігати закономірності та причинно-наслідкові зв'язки без необхідності втручання в дані. Цей підхід використовує алгоритми машинного навчання для виділення груп генів і виведення причинно-наслідкових зв'язків — процес, зазвичай залежний від пряміших, але ресурсомістких експериментальних втручань.
Аспірантка Цзяці Чжан, співавторка дослідження, наголошує на багатомасштабній природі клітинних структур, зазначаючи, що агрегація подібних даних вимагає ретельної обробки для отримання точних висновків. Вибравши відповідний спосіб агрегування даних про спостережувані гени, нова методика дає змогу ефективніше інтерпретувати глибинні механізми клітинних процесів.
До команди Чжан увійшли Раян Велч і старший автор Керолайн Улер, обидва з яких мають досвід роботи в Массачусетському технологічному інституті та Інституті Броуд. Улер зазначає, що теоретична робота відіграє важливу роль у наданні спостережним даним значущості для причинно-наслідкового аналізу в геноміці. Процес, розроблений командою Массачусетського технологічного інституту, включає обчислення математичної функції, відомої як дисперсія Якобіана, для кожної змінної, фільтруючи некаузальні змінні, щоб відновити шари взаємодії генів.
Це дає змогу отримати пошарове представлення, яке спрощує процес взаємозв'язку та впливу груп генів, або "модулів", одна на одну. Алгоритм ефективно виявляє ці причинно-наслідкові структури, незважаючи на складність опрацювання комбінацій змінних з нульовою дисперсією — крок, критично важливий для створення достовірної моделі взаємовідносин генів. Імітаційне тестування підтвердило надійність підходу, продемонструвавши, що алгоритм успішно розплутує складні взаємодії генів навіть без втручання.
У практичному застосуванні цей метод може сприяти розробці лікарських препаратів шляхом виявлення конкретних генів-мішеней і їхніх взаємозв'язків, що може призвести до створення точніших і ефективніших методів лікування. Дослідники також припускають використовувати алгоритм для уточнення експериментів, які об'єднують дані спостережень і деякі доступні дані втручань, що дасть змогу ще більше поліпшити стратегії генетичного маніпулювання.
Для суспільства це дослідження пропонує новий шлях для аналізу біологічних даних, коли даних спостережень достатньо для встановлення причинно-наслідкових зв'язків. Цей підхід відкриває перспективи для вдосконалення методів лікування складних захворювань, в яких генетичні фактори відіграють важливу роль, задовольняючи потребу в обчислювальних моделях, які допоможуть лікарям подолати обмеження традиційних, практичних генетичних експериментів. Розробка і застосування цієї методики є кроком вперед у персоналізованій медицині, дозволяючи застосовувати індивідуальні підходи до лікування завдяки кращому розумінню функцій і взаємодії генів.
Раніше Фокус писав чому брати і сестра не є копіями, всупереч усталеним переконанням. Розвінчуючи поширені міфи, експертка дослідила захопливий світ генетики та непередбачувану ДНК, якою ми ділимося з братами та сестрами.
Також Фокус писав про поліпшення технології редагування генів CRISPR. Нова версія показує, що підвищення точності технології CRISPR-Cas9 знижує ризик трансформації ракових клітин під час генної терапії.