Новые алгоритмы предсказывают взаимодействия генов для повышения эффективности лечения рака
Исследователи из Университета Сассекса показали, как алгоритмы, обычно используемые в социальных сетях, могут улучшить эффективность лечения рака, предсказывая взаимодействия между генами.
Существующие методы лечения, такие как химиотерапия, часто имеют ограниченную эффективность и серьезные побочные эффекты. Ученые считают, что необходимы более персонализированные и целенаправленные методы лечения.
Перспективным направлением являются терапии, использующие синтетически летальные взаимодействия генов. Это означает, что клетка может выжить, если не функционирует один из белков, но погибнет, если не работают оба. Такие взаимодействия можно использовать для таргетного уничтожения раковых клеток, не затрагивая здоровые. Однако до сих пор было идентифицировано относительно мало таких пар.
Благодаря искусственному интеллекту исследователи из Университета Сассекса совместно с командой из Института исследования рака в Лондоне создали алгоритм Slant, который может предсказывать, где могут происходить эти взаимодействия.
Slant использует уже доступные данные для выявления паттернов, связанных с синтетически летальным взаимодействием. Анализируя обширную сеть белковых взаимодействий на предмет схожих паттернов, алгоритм эффективно предсказывает новые синтетически летальные пары.
Предсказания были подтверждены исследователями в лаборатории и теперь общедоступны в новой базе данных Slorth. Эта база позволяет клиницистам и исследователям быстро искать конкретный ген или препарат, чтобы определить возможность синтетически летального взаимодействия.
Новаторский вычислительный подход был опубликован в журнале PLOS Computational Biology.
Доктор Фрэнсис Перл, автор-корреспондент статьи, отметила: "Эта работа показывает, как новые технологии и искусственный интеллект могут значительно ускорить работу, ведущую к новым стратегиям лечения таких заболеваний, как рак. Предсказывая взаимодействия между генами, мы ускорили процесс, который был бы невероятно трудоемким".