Будущее фармацевтики: исследователи разработали инновационный анализатор генов.

Исследователи Массачусетского технологического института достигли значительного прогресса в области геномики, предложив теоретические основы метода, который позволяет группировать гены для выявления причинно-следственных связей, основываясь исключительно на данных наблюдений. Этот подход устраняет необходимость в дорогостоящих и этически сложных экспериментах, которые традиционно требуют манипуляции генными сетями для изучения их взаимодействий, сообщает Massachusetts Institute of Technology.

Фокусируясь на анализе данных наблюдений, ученые могут лучше понять сложные генетические программы, управляющие клеточными функциями, и, возможно, раскрыть механизмы развития различных заболеваний, что может стать важным шагом в поиске новых лекарств. Человеческая генетика является сложной, включая около 20 000 генов, которые взаимодействуют между собой, часто образуя "модули", где группы генов регулируют друг друга.

Новый метод Массачусетского технологического института предназначен для решения этой задачи путем выявления и группировки связанных генов, что позволяет исследователям наблюдать закономерности и причинно-следственные связи без необходимости вмешательства в данные. Этот подход применяет алгоритмы машинного обучения для выделения групп генов и установления причинно-следственных связей — процесс, который обычно требует более прямых, но ресурсоемких экспериментальных вмешательств.

Аспирант Цзяци Чжан, соавтор исследования, акцентирует внимание на многомасштабной природе клеточных структур, подчеркивая, что агрегирование подобных данных требует тщательной обработки для достижения точных результатов. Выбрав оптимальный способ агрегирования данных о наблюдаемых генах, новая методика позволяет более эффективно интерпретировать глубокие 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, упрощающее 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 надежной модели отношений между генами. Имитационное тестирование подтвердило надежность подхода, продемонстрировав, что алгоритм успешно распутывает сложные взаимодействия генов даже без вмешательства.

На практике этот метод может способствовать разработке новых лекарств, выявляя конкретные гены-мишени и их взаимосвязи, 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 открывает новый путь для анализа биологических данных, когда данных наблюдений достаточно для установления причинно-следственных связей. Этот подход создает перспективы для улучшения методов лечения сложных заболеваний, в которых генетические факторы играют ключевую роль, удовлетворяя потребность в вычислительных моделях, которые помогут врачам преодолеть ограничения традиционных 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.