Перспективи фармацевтичного виробництва: науковці продемонстрували інноваційний генетичний аналізатор.
Генетика постійно еволюціонує, відкриваючи нові можливості для спрощення процесів діагностики та терапії різних захворювань. Вчені створили інноваційний метод, який допомагає виявити зв'язки між генами, що може суттєво спростити багато критичних аспектів лікування пацієнтів.
Науковці Массачусетського технологічного інституту досягли важливого прориву в галузі геноміки, розробивши теоретичні основи методу, що дозволяє класифікувати гени з метою виявлення причинно-наслідкових зв'язків, спираючись виключно на спостережувані дані. Цей інноваційний підхід дозволяє уникнути витратних та етично складних експериментів, які зазвичай вимагають втручання в генні мережі для дослідження їхніх взаємодій, повідомляє Массачусетський технологічний інститут.
У Фокус.Технології з'явився свій Telegram-канал. Підписуйтесь, щоб не пропускати найсвіжіші та найцікавіші новини зі світу науки!
Сфокусувавшись на аналізі даних спостережень, дослідники мають можливість виявити складні генетичні програми, що контролюють функції клітин, і, можливо, отримати нові знання про механізми розвитку різних захворювань, що може стати вирішальним етапом у пошуку ефективних ліків. Людська генетика є надзвичайно складною, оскільки в ній беруть участь близько 20 000 генів, які взаємодіють у складний спосіб, часто формуючи "модулі", де групи генів регулюють діяльність одне 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 використанні цей підхід може сприяти створенню нових лікарських засобів шляхом ідентифікації специфічних генів-мішеней та дослідження їхніх взаємозв'язків, що, в свою чергу, може призвести до розробки більш точних і ефективних методів лікування. Науковці також планують застосовувати алгоритм для вдосконалення експериментів, які поєднують дані спостережень із доступною інформацією про втручання, що дозволить ще більше оптимізувати стратегії генетичної модифікації.
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.
Фокус також повідомляв про вдосконалення технології редагування генів CRISPR. Останні досягнення свідчать про те, що підвищення точності системи CRISPR-Cas9 зменшує ймовірність перетворення здорових клітин у ракові під час проведення генної терапії.
