FBINF: Искать триггеры рака стало проще — на помощь пришел компьютерный алгоритм

Компьютерный алгоритм помогает находить генетические мутации, вызывающие рак, и другие важные данные о нём.

Исследователи из Университета штата Вашингтон используют новую компьютерную модель для поиска совпадений в ДНК при разных видах рака. Это упрощает анализ больших объёмов генетической информации о раке.

Это исследование не одного конкретного рака, а многих его видов. Учёные ищут закономерности и то, что в будущем поможет создать лекарства от рака, — рассказал доцент Школы электротехники и компьютерных наук университета Ассефав Гебремедин.

По словам соавтора исследования Стивена Робертса из Университета Вермонта, рак — это целый спектр болезней.

Различные мутации определяют развитие и прогноз заболевания. Если понять, как часто встречаются разные мутации и гены-драйверы при разных видах рака, можно определить приоритетные мишени для лечения. Но исследователей сдерживает большой объём вычислений, необходимый для изучения генетических последовательностей и мутаций.

Робертс утверждает, что мы не можем изучить все последовательности, потому что это слишком сложно для компьютеров. Если попытаться собрать и проанализировать все геномные данные, то система может не справиться с задачей.

DiWANN — сетевая модель, разработанная командой, компактна и эффективна. При этом она сохраняет ключевые структурные компоненты.

Гебремедхин говорит, что эта модель позволяет минимально представлять вещи без потери информации.

Наша модель пытается понять взаимосвязи между последовательностями более эффективным способом. Это значит, что их можно быстро вычислить. Минимальное представление сети позволяет получить больше информации и сделать вычисления масштабируемыми.

Модель DiWANN используется уже 5 лет для изучения географического распространения клещевых заболеваний и COVID-19 во время пандемии.

Исследователи добавили этап сокращения данных и вторую компьютерную модель, чтобы уменьшить объём вычислений и получить дополнительные сведения о совместно встречающихся генах.

Руководила работой студентка факультета информатики Шрути Патил, она же является первым автором исследования.

Учёные обнаружили доказательства того, что две мутации при раке поджелудочной железы почти всегда проявляются вместе. Одна из них — опухолевый белок 53 — подавляет рост опухоли, а другая, известная как KRAS, способствует её разрастанию.

Исследователи обнаружили типы рака, которые могут реагировать на одинаковые методы лечения.

Некоторые виды рака имеют похожие мутации, вызывающие заболевание, а другие — много разных мутаций. По словам Робертса, сложнее всего поддаваться лечению будут именно эти типы рака.

Благодаря сетевой модели исследователи могут изучать больше видов опухолей.

Робертс говорит, что это поможет быстрее обнаруживать новые взаимодействия и аспекты поведения опухолей.

Сейчас создаётся веб-инструмент для специалистов в области общественного здравоохранения. С его помощью изучать сложные вопросы в области рака и других заболеваний будет проще.

Результаты опубликованы в издании Frontiers in Bioinformatics.

11.09.2024