Будущее производства лекарств: ученые представили уникальный анализатор генов

Генетика продолжает развиваться и искать новые пути упрощения выявления и лечения различных заболеваний. Разработанный учеными новый метод определения связи генов может позволить облегчить целый ряд важнейших моментов в лечении больных.

Исследователи Массачусетского технологического института добились значительного прогресса в геномике, представив теоретические основы метода, позволяющего группировать гены для вывода причинно-следственных связей на основе одних только данных наблюдений. Такой подход позволяет обойтись без дорогостоящих и сложных с этической точки зрения экспериментов, которые традиционно предполагают манипулирование генными сетями для изучения их взаимодействия, пишет Massachusetts Institute of Technology.

Сосредоточившись на анализе данных наблюдений, ученые могут получить представление о сложных генных программах, которые диктуют клеточные функции, и, возможно, понять развитие различных заболеваний, что может стать ключевым моментом поиска лекарств от них. Генетика человека сложна, в ней задействовано около 20 000 генов, которые взаимодействуют сложным образом, часто образуя "модули", где группы генов регулируют друг друга.

Новый метод Массачусетского технологического института направлен на решение этой проблемы путем выявления и группировки связанных генов, что позволяет исследователям наблюдать закономерности и причинно-следственные связи без необходимости вмешательства в данные. Этот подход использует алгоритмы машинного обучения для выделения групп генов и вывода причинно-следственных связей — процесс, обычно зависящий от более прямых, но ресурсоемких экспериментальных вмешательств.

Аспирант Цзяци Чжан, соавторка исследования, подчеркивает многомасштабную природу клеточных структур, отмечая, что агрегация подобных данных требует тщательной обработки для получения точных выводов. Выбрав подходящий способ агрегирования данных о наблюдаемых генах, новая методика позволяет более эффективно интерпретировать глубинные механизмы клеточных процессов.

В команду Чжан вошли Райан Уэлч и старший автор Кэролайн Улер, оба из которых имеют опыт работы в Массачусетском технологическом институте и Институте Броуд. Улер отмечает, что теоретическая работа играет важную роль в придании наблюдательным данным значимости для причинно-следственного анализа в геномике. Процесс, разработанный командой Массачусетского технологического института, включает вычисление математической функции, известной как дисперсия Якобиана, для каждой переменной, отфильтровывая некаузальные переменные, чтобы восстановить слои взаимодействия генов.

Это позволяет получить послойное представление, которое упрощает процесс взаимосвязи и влияния групп генов, или "модулей", друг на друга. Алгоритм эффективно выявляет эти причинно-следственные структуры, несмотря на сложность обработки комбинаций переменных с нулевой дисперсией — шаг, критически важный для создания достоверной модели взаимоотношений генов. Имитационное тестирование подтвердило надежность подхода, продемонстрировав, что алгоритм успешно распутывает сложные взаимодействия генов даже без вмешательства.

В практическом применении этот метод может способствовать разработке лекарственных препаратов путем выявления конкретных генов-мишеней и их взаимосвязей, что может привести к созданию более точных и эффективных методов лечения. Исследователи также предполагают использовать алгоритм для уточнения экспериментов, объединяющих данные наблюдений и некоторые доступные данные вмешательств, что позволит еще больше улучшить стратегии генетического манипулирования.

Для общества это исследование предлагает новый путь для анализа биологических данных, когда данных наблюдений достаточно для установления причинно-следственных связей. Этот подход открывает перспективы для совершенствования методов лечения сложных заболеваний, в которых генетические факторы играют важную роль, удовлетворяя потребность в вычислительных моделях, которые помогут врачам преодолеть ограничения традиционных, практических генетических экспериментов. Разработка и применение этой методики представляют собой шаг вперед в персонализированной медицине, позволяя применять индивидуальные подходы к лечению благодаря лучшему пониманию функций и взаимодействия генов.