Картирование молекулярных окрестностей

Чтобы понять, как клетки начинают работать со сбоями, вызывая болезнь, Эрнест Френкель, доцент MIT, сначала использует макро-подход. Вместо фокуса на отдельных генах или белках его лаборатория разрабатывает вычислительные и экспериментальные методы для выявления целых молекулярных путей, нарушающихся при заболевании.

Новый подход к сложности: При наличии 10 000–20 000 молекул в клетке, меняющихся при болезни, нужны новые методы, чтобы определить, что действительно важно. Лаборатория Френкеля использует алгоритмы машинного обучения и высокопроизводительные эксперименты для одновременного изучения тысяч генов, белков и десятков тысяч малых молекул.

Картирование активности: Технологии, основанные на компьютерных науках, позволяют собирать огромные массивы данных и создавать карты молекулярной активности. Исследователи находят на этих картах «горячие точки» — целые наборы молекул и путей, изменённых при болезни, что выходит за рамки известных аннотированных путей из литературы.

Роль машинного обучения: Биология работает с вероятностями, и машинное обучение помогает компьютеру делать обоснованные предположения о поведении системы. Алгоритмы ищут сигнал среди множества изменений в белках и генах клетки пациента, специфичный для конкретного заболевания.

Фокус на БАС: Лаборатория применяет этот подход для поиска молекулярных причин бокового амиотрофического склероза (БАС). В рамках исследования с 1000 пациентов собираются клетки и анамнез, после чего анализируются изменения в белках, генах и эпигеноме. Цель — построить детальные модели нарушений для разных подтипов пациентов, так как БАС, вероятно, не одно заболевание, а группа с разными причинами. Помимо нейродегенеративных болезней, методы применяются к раку и метаболическому синдрому.

Партнёрство с индустрией: Френкель сотрудничает с биотехнологическими и фармацевтическими компаниями. Сочетание высокопроизводительного эксперимента и компьютерных наук позволяет точнее находить мишени для терапии и иметь более широкий набор кандидатов для открытия лекарств. Эти технологии также могут дать новую жизнь тысячам безопасных, но не вышедших на рынок соединений, предлагая пути их перепрофилирования и сокращая время и стоимость разработки.

Цель: Используя сильные стороны фарминдустрии, переводить преклинические открытия в молекулы, которые попадут в клинику, чтобы оказать положительное влияние на здоровье человека.