Insilico Medicine научит нейросеть транскриптомному анализу

Международная группа ученых разработала метод, который позволяет достоверно прогнозировать реакцию пациента на терапию на основе комплексного анализа коэкспрессии генов. Результаты работы опубликованы в журнале Nature Communications.

1 165

Основным инструментом современных биоинженерных исследований являются алгоритмы для анализа транскриптомных профилей. С помощью программ типа GSEA или SPIA ученые могут сравнивать экспрессию отдельных генов в биологических образцах и искать закономерности, которые лежат в основе изучаемых молекулярных процессов. Однако эти методы не рассчитаны на оценку динамических взаимодействий между генетическими ансамблями — внутриклеточными сигнальными путями. Предполагается, что изучение этих путей может дать более точные профили транскриптомов.

 

В новой работе компания Insilico Medicine в сотрудничестве с группой ученых из Университета Джона Хопкинса и других учреждений представила метод, который позволяет связывать не экспрессию генов, а работу сигнальных путей. Он получил название iPANDA (Pathway Activation Network Decomposition Analysis, декомпозиционный анализ сетевой активации сигнальных путей). Входными данными для алгоритма служат показатели реальной и среднестатистической экспрессии генов. Затем программа оценивает их коэкспрессию, группирует и присваивает каждому пути определенное количество очков активации.

 

Система тестировалась на наборах генов, полученных от пациентов с раком молочной железы. Этот вид опухолей является наиболее сложным для терапевтического прогнозирования из-за высокого уровня гетерогенности (разнообразия клеток). Задачей авторов было оценить эффективность предстоящей терапии с помощью паклитаксела, а также найти пути-маркеры, связанные с активностью рецептора эпидермального фактора роста человека 2 типа (HER2). Избыток этого белка на поверхности опухолевых клеток определяет развитие новообразования и является главной мишенью такого прогноза.

 

Сигнальные пути, связанные с HER2. Красным цветом обозначены активирующие, синим — инактивирующие пути. / © Ivan V. Ozerov et al., Nature Communications, 2016  

 

Авторы составили профиль из самых чувствительных к паклитакселу сигнальных путей для пациентов с положительным и отрицательным HER2-статусом. Так, в перечень вошли известные ранее пути ERBB, PTEN, BRCA1 и другие. При этом программа указала значимые различия в сигнальных путях в зависимости от типа заболевания несмотря на многочисленные пересечения. Это соответствует данным о резистентности некоторых типов рака к препарату. Сравнение iPANDA с другими методами (Affymetrix, Agilent) показало, что новый алгоритм значительно точнее в оценке экспрессии (коэффициент корреляции r = 0,89).

 

По словам ученых, применение iPANDA может прояснить генетическую основу различных заболеваний и разработать против них более эффективные препараты. Кроме того, он позволит сделать медицину более персонализированной. Следующим шагом станет автоматизация метода: сейчас он работает только в сочетании с другими программами для сбора данных. Для этого исследователи уже обучают анализу транскриптомных профилей искусственную нейросеть.

 

Insilico Medicine — американский разработчик биоинформационного программного обеспечения и препаратов против онкологических заболеваний и биологического старения. Компания основана канадцем российского происхождения Александром Жаворонковым и россиянами Николаем Борисовым и Антоном Буздиным в 2014 году.

1 165

Подпишись на нашу рассылку лучших статей за неделю.

Загрузка...
Загрузка...

Комментарии

Plain text

  • Разрешённые HTML-теги: <br/>
  • Строки и параграфы переносятся автоматически.
  • Адреса страниц и электронной почты автоматически преобразуются в ссылки.

Быстрый вход

или зарегистрируйтесь, чтобы отправлять комментарии