Машинное обучение позволило обнаружить 165 новых онкогенов

Разработанный алгоритм способен определять потенциальные онкогены, в том числе в ситуации, когда их ДНК не изменена


Разработанный алгоритм способен определять потенциальные онкогены, в том числе в ситуации, когда их ДНК не изменена. Команда немецких ученых использовала большой объем данных, проанализировала их при помощи разработанного искусственного интеллекта и таким образом смогла идентифицировать множество новых онкогенов. Это открывает новые перспективы для разработки таргетной терапии в направлении персонализированной медицины в онкологии, а также в изучении новых биомаркеров.

Коллектив авторов работает в отделе молекулярной генетики Института Макса Планка (Берлин) и Институте компьютерной биологии Центра Гельмгольца (Мюнхен). Им удалось разработать новый алгоритм, построенный на использовании технологии машинного обучения, и определить 165 прежде неизвестных онкогенов. При этом нуклеотидная последовательность в этих генах не обязательно должна быть изменена – по-видимому, не только полноценная мутация, но даже и дисрегуляция работы этих генов может приводить к онкологическим заболеваниям. Все обнаруженные гены продемонстрировали тесную связь во взаимодействии с уже известными онкогенами; по результатам экспериментов с клеточными культурами, эти онкогены являются эссенциальными для выживания опухолевых клеток.

Алгоритм под названием EMOGI (Explainable Multi-Omics Graph Integration) также частично объясняет сложные взаимоотношения между различными клеточными механизмами, а также ряд факторов, которые делают обычный ген онкогеном. В ходе обработки данных были проанализированы десятки тысяч датасетов пациентских образцов. Они содержали информацию не только об активности генов, но и о ДНК-метилировании, а также о взаимодействии между различными белками. Алгоритмы глубокого обучения (deep learning) находили взаимосвязь между этими активностями и формированием опухолевых клеток.

Крайне важной особенностью этой работы стало то, что в ней оценивались не только мутации в онкогенах, но и изменения их активности без структурных изменений ДНК (например, в результате эпигенетических взаимодействий).

Результаты исследования добавляют значительное количество новых объектов в список "подозреваемых" онкогенов, число которых за последние годы выросло до 700-1000. Такие работы возможны только благодаря комбинированному подходу биоинформатики и методов искусственного интеллекта. Авторы работы отмечают, что программа EMOGI не ограничена исследованиями в онкологии и в теории она может быть использована для анализа данных других комплексных заболеваний.

 

Источник: http://dx.doi.org/10.1038/s42256-021-00325-y


Еженедельный дайджест "Лечащего врача": главные новости медицины в одной рассылке

Подписывайтесь на нашу email рассылку и оставайтесь в курсе самых важных медицинских событий


поле обязательно для заполнения
поле обязательно для заполнения
поле обязательно для заполнения
поле обязательно для заполнения
Нажимая на кнопку Подписаться, вы даете согласие на обработку персональных данных





Актуальные проблемы

Специализации




Календарь событий:




Вход на сайт