Алгебраический подход раскрывает, как восстановить сложные изменённые генные сети
Исследовательская группа KAIST разработала универсальную технологию для идентификации контрольных мишеней в изменённых клеточных генных сетях и их восстановления. Это достижение может найти широкое применение в новых противораковых терапиях, разработке лекарств, прецизионной медицине и репрограммировании для клеточной терапии.
Команда профессора Кван-Хёна Чо из Департамента био- и мозговой инженерии использовала алгебраический подход для систематического поиска генов-мишеней, управление которыми может восстановить изменённые паттерны клеточного ответа на стимулы до нормального состояния. Этот подход выражает генные сети в виде математических уравнений и находит мишени с помощью алгебраических вычислений.
Методология исследования:
- Сложные взаимодействия генов в клетке были представлены в виде логической схемы (булевой сети).
- На её основе визуализирован клеточный ответ на внешние стимулы как "ландшафтная карта" (ландшафт фенотипов).
- С применением математического метода "полу-тензорного произведения" (semi-tensor product) был разработан способ быстрого и точного расчёта изменений общего клеточного ответа при контроле над конкретным геном.
Для решения проблемы вычислительной сложности (тысячи ключевых генов) команда применила метод численной аппроксимации (аппроксимация Тейлора), преобразовав сложную задачу в более простую формулу с практически идентичными результатами.
Это позволило:
- Рассчитать, к какому устойчивому состоянию (аттрактору) придет клетка.
- Предсказать, как изменится состояние клетки при контроле определённого гена.
- Выявить ключевые гены-мишени, управление которыми восстанавливает аномальные клеточные ответы до состояния, максимально близкого к нормальному.
Верификация технологии:
- Применение к сетям генов раковых клеток мочевого пузыря позволило идентифицировать мишени для восстановления изменённых ответов.
- В крупномасштабных искажённых генных сетях во время дифференцировки иммунных клеток были найдены мишени, восстанавливающие нормальные паттерны ответа на стимулы.
Технология решает задачи, которые ранее требовали длительных компьютерных симуляций для приближённого поиска, быстрым и систематическим способом.
Профессор Чо отметил, что это исследование оценивается как базовая оригинальная технология для разработки модели "Цифрового двойника клетки" (Digital Cell Twin), которая анализирует и контролирует ландшафт фенотипов генных сетей, определяющих судьбу клетки.