Новый метод машинного обучения для моделирования уровней экспрессии генов может улучшить идентификацию генов, вызывающих заболевания человека, говорится в новом исследовании ученых Медицинского колледжа штата Пенсильвания. Используя информацию из трехмерной (3D) структуры геномов и эпигенетики – того, как гены и окружающая среда совместно влияют на болезни – исследователи смогли определить гены, связанные со сложными признаками и болезнями. Выявленные гены заболеваний также помогают определить препараты, которые могут быть использованы для лечения новых заболеваний.
Разработка и утверждение новых рецептурных лекарств может быть дорогостоящим и длительным процессом. Однако результаты данного исследования могут частично изменить эту ситуацию. По мнению исследователей, вместо разработки новых лекарств фармацевтические компании могут сэкономить время и деньги, перепрофилируя препараты, которые уже были одобрены Управлением по контролю за продуктами и лекарствами для лечения других заболеваний.
Геном человека состоит из генетических инструкций, или ДНК, которые имеют фундаментальное значение для здоровья и болезни. Чтобы выполнить эти инструкции, ДНК должна быть прочитана и экспрессирована, а на экспрессию генов влияют генетические вариации. Один и тот же ген может быть выражен выше (или ниже) у людей с определенными мутациями, что может вызывать заболевания. Ученые анализируют коллекции генных считываний – транскриптомы – присутствующие в клетках сотен тысяч людей. Анализ транскриптома может выявить гены, дифференциально экспрессируемые между людьми с заболеваниями и без них, и таким образом привести к новому пониманию генов, связанных с определенными состояниями.
Для нового метода анализа данных, PUMICE (Prediction Using Models Informed by Chromatin conformations and Epigenomics), исследователи из штата Пенсильвания интегрировали транскриптомные, эпигеномные и 3D геномные данные, используя новый подход машинного обучения. Согласно исследованию, PUMICE успешно идентифицировал препараты, способные изменить уровень экспрессии генов заболевания, и может быть использован для лечения нескольких заболеваний человека.
“Традиционные подходы, которые анализируют одно лекарство и одно заболевание за один раз, могут быть очень неэффективными”, – сказал Дацзян Лю, соавтор исследования и доцент кафедры общественного здравоохранения и биохимии и молекулярной биологии в Пенсильванском университете. “В отличие от этого, подход машинного обучения на основе больших данных, такой как PUMICE, может произвести революцию в биологических и клинических исследованиях. Он значительно ускорит процесс выявления перспективных терапевтических мишеней и ускорит разработку лекарств”.
Используя PUMICE, исследователи определили потенциальные методы лечения заболеваний, включая COVID-19, болезнь Альцгеймера и аутоиммунные заболевания, такие как болезнь Крона, ревматоидный артрит, язвенный колит и витилиго – заболевание пигментации кожи. Они отметили, что некоторые из выявленных препаратов уже оцениваются в клинических испытаниях, включая барацитиниб, препарат для лечения COVID-19.
“Способность заново обнаружить лекарства, которые уже находятся в клинических испытаниях, демонстрирует силу нашего подхода”, – сказал Бибо Цзян, соавтор и доцент кафедры общественного здравоохранения в Пенсильванском университете. “Мы разработаем последующие эксперименты для проверки новых препаратов и выявления наиболее перспективных из них для дальнейшего тестирования на клеточных линиях и животных моделях и, в конечном итоге, клинических испытаний”.
А реально, если немного подумать вас стоимость банкротства физического лица интересует? Мне просто кажется это достаточно важная и интересная информация. Заходите не стесняйтесь. Вам обязательно нужно на это посмотреть.