Алгоритмы для выявления новых «генов рака»

gene
                Кредит: CC0 Public Domain

По оценкам, к 2040 году число случаев заболевания раком в мире удвоится. Это делает поиск генов, вызывающих рак, еще более важным. Команда исследователей из Университета Берна и Инсельшпитала, Университетская клиника Берна, в настоящее время разработала алгоритмы, которые значительно упрощают поиск «генов рака» в плохо изученной части нашего генома.
                                                                                       

Рак вызывается мутациями в геноме клеток. Мутированные клетки растут неконтролируемым образом, адаптируются к новым условиям и могут избежать защитных механизмов организма. По этой причине исследователи все больше внимания уделяют генетике опухолей. Глядя на генетический профиль этих злокачественных клеток помогает нам понять, как развивается рак и что способствует его распространению. Это также может дать подсказки для терапевтических целей. Охота на мутированные гены, которые вызывают рак, — так называемые «гены-драйверы» — стала возможной благодаря новейшим технологиям секвенирования ДНК.

Гены-драйверы в опухолях идентифицируются на основе их паттернов генетических мутаций посредством сложных алгоритмов. Такой чувствительный метод должен быть тщательно откалиброван. «Подумайте о шкале взвешивания в вашем доме, которая должна время от времени корректироваться, чтобы показывать правильный вес. Аналогичным образом, методы поиска генов драйвера должны быть откалиброваны с использованием» эталонов «, то есть наборов уже — известные гены рака «, — говорит Рори Джонсон. Он проводит свои исследования в Отделе биомедицинских исследований Университета Берна (DBMR) и Inselspital, Университетская клиника Берна и является членом Национального центра компетенций в области исследований РНК и заболеваний. Его группа собрала набор данных генов, который значительно облегчает поиск исследователями новых генов, вызывающих рак. Их исследование только что было опубликовано в журнале Nature Journal Communication Biology.

Гены рака в «темной материи» нашего генома

Термин «темная материя» нашего генома относится к более чем 95% его, который не содержит инструкций по созданию белков. Многочисленные исследования показывают, что часть этой «темной материи», называемой длинными некодирующими РНК или «lncRNAs», играет важную роль в онкогенезе и прогрессировании рака. Если мы считаем, что ДНК (дезоксирибонуклеиновая кислота) является фиксированной схемой для организма, то РНК (рибонуклеиновая кислота) представляет собой считывание в режиме реального времени этой схемы, которая динамически изменяется в ответ на потребности клетки и организма. Биологические роли и молекулярные механизмы только крошечной фракции этих lncRNAs были изучены до настоящего времени. «Раковые lncRNAs, которые провоцируют опухоли, представляют собой новый интересный момент для разработки методов лечения рака», — говорит Андрес Лансос, первый автор исследования из DBMR и Inselspital, Университетская клиника Берна, и РНК и болезни NCCR.

Исследователи рака традиционно концентрируют свои усилия на примерно 19 000 «классических» генов, кодирующих белки в геноме человека. Для этих генов уже давно существует эталон, состоящий из генов, которые, как известно, играют роль в онкогенезе и развитии рака. Команда, возглавляемая Рори Джонсоном, сосредоточена на поиске онкРНК рака с использованием карт мутаций опухоли Международного консорциума по геному рака. Для этого исследователи разработали статистические методы для выявления раковых lncRNAs. Они хотели откалибровать точность этих новых методов с помощью эталона, как в случае классических генов, кодирующих белки. Для этой цели команда собрала список из 122 длинных некодирующих РНК, которые с высокой степенью достоверности причастны к раку.

Возможны высококачественные прогнозы

«Этот набор данных из 122 раковых ДНКРНК уже доказал бесценный ресурс во многих отношениях», — говорит Джонсон. Команда использовала его для калибровки своих алгоритмов обнаружения раковой lncRNA, и она уже продемонстрировала, что такие алгоритмы делают предсказания высокого качества, включая десятки совершенно новых раковых lncRNAs. Их алгоритм «ExInAtor» уже успешно использовался в усилиях Международного консорциума по геному рака, который только что опубликовал свои результаты в серии статей в журнале Nature и в других местах. В этом широкомасштабном проекте также участвовали Марк Рубин, директор департамента биомедицинских исследований (DBMR) Бернского университета и больницы Inselpital, Университетская клиника Берна.

«Мы убеждены, что этот набор данных генов является уникальным ресурсом для лучшего понимания свойств этого плохо изученного класса генов lncRNA», — объясняет Джонсон. «С одной стороны, это должно помочь исследователям усовершенствовать свои методы поиска раковых lncRNAs, чтобы мы могли расширить список раковых lncRNAs, а с другой стороны, мы надеемся, что это позволит разработать новое поколение персонализированных методов лечения для больных раком «, добавляет он.

Похожие новости

Добавить комментарий

Ваш e-mail не будет опубликован. Обязательные поля помечены *