Новая система выявляет молекулярные причины заболеваний, включая рак

Исследователи выявили причины и характеристики заболеваний, используя машинное обучение для одновременного анализа молекулярных структур. Демонстрируя новый инструмент, который теперь доступен исследователям во всем мире, команда ученых и биологов уже обнаружила и экспериментально подтвердила влияние четырех генов на редкую форму рака, которая поражает младенцев и маленьких детей.

Исследователи из Университета штата Мичиган и Университета Осло представили систему и описали ее возможности в статье, опубликованной в Cell Systems.

В то время как предыдущие подходы были сосредоточены на генах, связанных с определенными заболеваниями или типами рака, в новом методе используется машинное обучение, чтобы находить уникальные модели активности генов при различных заболеваниях, включая рак, болезни сердца, нарушения обмена веществ и многие другие.

Исследователи полагают, что с дальнейшим развитием этот инструмент будет полезен для клиницистов в диагностике заболеваний и отслеживании эффективности методов лечения.

Система под названием URSA (HD) включает информацию об активности генов из общедоступных записей о 8000 биопсий, взятых из здоровых и больных тканей тысяч пациентов. Чандра Тесфельд, ведущий исследователь, сравнил идею со способностью людей распознавать нюансы различий в поведении, основываясь на самых разных примерах.

При проведении сравнений алгоритм придает большее значение различиям в активности генов в  тканях. URSA (HD) рассматривает  геном человека и создает модель или сигнатуру для каждого заболевания. Этот подход может быть  эффективным для редких заболеваний, для которых исследователи теперь могут создать модель с несколькими образцами. В случае нейробластомы, детского рака, исследователи обнаружили четыре гена, о которых ранее в научной литературе не было никакой информации. Чтобы подтвердить полученные данные, Тесфельд провел лабораторные тесты на клетках человека, манипулируя активностью генов и наблюдая за их влиянием на связанные с раком процессы в клетках.

Исследование является частью многолетней работы по интеграции коллекций разнородных наборов данных для извлечения информации, необходимой для точных биологических прогнозов. 

Источник: https://medicalxpress.com/news/2019-03-tool-reveals-molecular-disease-infant.html