Les chercheurs conçoivent modéliser le système pour impliquer des relations entre les gènes, les médicaments, et leur environnement

Une équipe de recherche à l'École de Médecine d'Icahn au mont Sinaï et à l'université de Washington a conçu un système de modélisation qui intègre l'information génomique et temporelle pour impliquer des relations de cause à effet entre les gènes, médicaments, et leur environnement, tenant compte d'une prévision plus précise de leurs interactions au fil du temps. Le travail est décrit dans aujourd'hui publié de papier dans des transmissions de nature.

« Comprenant comment l'environnement d'une personne, le régime, les médicaments, et d'autres traits maladie-associés de choc de facteurs a au fil du temps le potentiel plus exactement au modèle le risque d'une personne de la maladie, » dit Éric Schadt, PhD, doyen pour le médicament de précision à l'École de Médecine d'Icahn au mont Sinaï ; Président de Sema4, une entreprise de mont Sinaï ; et un co-auteur du papier. « Ce sera le contrat à terme de la santé de précision ou du médicament personnalisé. »

Vu la complexité des systèmes biologiques, scientifiques à l'École de Médecine d'Icahn a cru qu'il serait seulement possible d'augmenter l'exactitude des outils de prévision en examinant l'expression du gène et d'autres caractéristiques en réponse aux perturbations variées aux remarques multiples au fil du temps. Les outils elles ont produit les modifications statiques et dynamiques de mesure afin de recenser l'âme des relations de cause à effet parmi les éléments moléculaires qui composent les réseaux de réglementation.

La « prévision du comportement des systèmes biologiques est énormément difficile parce qu'elles sont si dynamiques, s'adaptant car les conditions exigent. Elle est seulement par le mien autant de caractéristique que possible que nous pouvons produire des résultats plus fiables au sujet de la façon dont n'importe qui santé pourrait changer en raison de l'exposition à certains éléments environnementaux ou autres, » avons dit juin Zhu, PhD, professeur de génétique et de sciences génomiques à l'École de Médecine d'Icahn, au chef des sciences de caractéristiques à Sema4, et à l'auteur supérieur de la publication. « Nos outils neufs offrent un pas en avant principal en analysant des caractéristiques génomiques au fil du temps. Ce type d'approche sera particulièrement utile pour la recherche médicale sur le vieillissement et éventuel a pu améliorer notre capacité de prévoir le risque de maladie, rendant de premières interventions possibles de traiter ou éviter la maladie totalement.  »

Les scientifiques ont évalué leurs outils en analysant génétiquement une population hétérogène des cellules de levure traitées avec le rapamycin, un médicament anti-vieillissement potentiel, profilant la population aux remarques multiples de temps. Les résultats ont expliqué que l'approche neuve a recensé une importante quantité d'associations entre la variation d'ADN et la variation d'expression du gène, particulièrement pour les gènes liés au vieillissement, réfléchissant le choc changeant des variations génétiques au fil du temps. De plus, ce plus fiable prouvé d'approche en recensant les régulateurs causaux des interactions de gène-médicament, comparés aux méthodes conventionnelles utilisant seulement une seule remarque de temps.

« Cet article explique les améliorations d'impliquer des origines génétiques de la maladie activées par un profilage moléculaire plus de haute résolution. Car les scientifiques deviennent de plus en plus capables comporter l'information telle que temporel, unicellulaire, et le micro-environnement profilant dans des études, des algorithmes tels que celui décrit en papier de M. Lin seront portés en équilibre pour influencer de telles caractéristiques pour impliquer les modèles de plus en plus précis des gestionnaires moléculaires de la maladie qui peuvent être utilisés pour concevoir des traitements nouveaux améliorés. » ledit Adam Margolin, PhD, présidence du Service de Génétique et des sciences génomiques et doyen d'associé principal pour le médicament de précision à l'École de Médecine d'Icahn.

Advertisement