研究者は遺伝子、薬剤および環境間の関係を推論するためにシステムの模倣を設計します

シナイ山のおよびワシントン大学 Icahn の医科大学院の研究者のチームは遺伝子、薬剤間の原因関係を、と環境推論するために genomic および一時的な情報統合する模倣システムを設計しま彼らの相互作用のより正確な予言を一定時間にわたり可能にします。 作業は性質の通信連絡で今日出版されるペーパーで記述されています。

「人の環境に、食事療法、薬物および他の要因影響の病気準の特性はモデルに一定時間にわたり潜在性が個人の病気の危険どのようにより正確にあるか理解します」、エリック Schadt、 PhD のシナイ山の Icahn の医科大学院の精密薬のための学部長を言います; Sema4 のシナイ山の投機の CEO; そしてペーパーの共著者。 「これはです精密健康または個人化された薬の未来」。

生物系の複雑さを、科学者は Icahn の医科大学院で与えられて複数のポイントでさまざまな摂動に応じて遺伝子発現および他のデータを一定時間にわたりことを検査することによって予言のツールの正確さを高めることは可能であることを信じました。 ツール彼らは規定するネットワークを構成する分子要素間の原因関係の網を識別するために測定の静的で、ダイナミックな変更を作成しました。

「生物系の動作を予測することは条件が要求するので彼らがとてもダイナミックであるので途方もなく困難、適応しますで。 それは同様に多くのデータの採鉱によってだけ私達が Sema4 でだれでもある特定の環境か他の要素への露出の結果として健康どのようにについての変更するかもしれませんか」言った PhD 6 月朱、の Icahn の医科大学院、データ科学のヘッド、および出版物の年長の著者の遺伝学そして Genomic 科学の教授をより信頼できる結果を生成してもいいこと可能と行います。 「私達の新しいツールは genomic データを一定時間にわたり分析することによって基本的な一歩前進を提供します。 このタイプのアプローチは老化の医学研究のために特に有用で、病気を全体で扱うか、または防ぐこと最終的により早い介在を可能にする病気の危険を予測する私達の機能を高めることができます。 」

科学者は rapamycin と、多重時間ポイントで人口の側面図を描く潜在的な反老化の薬剤の扱われたイースト菌の遺伝的に異質人口分析によって彼らのツールを評価しました。 結果は示しま、新しいアプローチが老化関連の遺伝子のための DNA の変化と遺伝子発現の変化間のかなりの連合を、特に識別したことを遺伝の変化の変更の影響を一定時間にわたり反映します。 更に、単一の時間ポイントだけを使用して従来の方法と比較される遺伝子薬剤の相互作用の原因の調整装置の識別のこのアプローチによって証明される信頼できる。

「このペーパーは高リゾリューションに分子に側面図を描くことによって可能になる病気の遺伝の原因の推論の改善を示します。 科学者が一時的、単一セルのような情報を、および調査に側面図を描く小生息区組み込んでなるので改善された新しい療法を設計するのに」。使用することができる病気の分子ドライバーのますます正確なモデルを推論するためにそのようなデータにてこ入れするようにますますできるように先生のペーパーで林記述されているもののようなアルゴリズムは安定します Icahn の医科大学院の精密薬のための遺伝学の部門の前述のアダム Margolin、 PhD、椅子および Genomic 科学および先輩の学部長。

ソース: https://www.mountsinai.org/about/newsroom/2018/mount-sinai-researchers-build-modeling-systems-identifying-gene-drug-and-environment-interactions

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