Исследователя конструируют моделирующую систему для того чтобы infer отношения между генами, снадобьями, и их окружающей средой

Команда исследователей на Медицинском факультете Icahn на горе Синай и университете Вашингтона конструировала моделирующую систему которая интегрирует genomic и височная информация для того чтобы infer причинные отношения между генами, снадобьями, и их окружающей средой, позволяющ для более точного прогноза их взаимодействий над временем. Работа описана в бумаге опубликованной сегодня в связях природы.

«Понимать как окружающая среда персоны, диетпитание, лекарства, и другие факторы плотно сжимают заболевани-связанные черты над временем имеет потенциал к более точно модели риск индивидуала заболевания,» говорит Эрик Schadt, PhD, декан для медицины точности на Медицинском факультете Icahn на горе Синай; CEO Sema4, рискованого начинания горы Синай; и соавтор бумаги. «Это будет будущим здоровья точности или персонализированной медицины.»

Дано сложность биологических систем, научные работники на Медицинском факультете Icahn верили что только будет возможно увеличить точность инструментов прогноза путем рассматривать выражение гена и другие данные в ответ на различные возмущения на множественные этапы над временем. Инструменты они создали изменения измерения и статические и динамические для того чтобы определить сеть причинных отношений среди молекулярных элементов которые составляют регламентационные сети.

«Предсказывать поведение биологических систем большуще трудн потому что они настолько динамические, приспосабливающся по мере того как условия требуют. Оно только путем минировать как много данных по мере того как возможно что мы можем произвести более надежные результаты о как любое здоровье могло изменить в результате подвержения к некоторым относящим к окружающей среде или другим элементам,» сказали июнь Zhu, PhD, профессора генетики и Genomic наук на Медицинском факультете Icahn, головке наук данных на Sema4, и старшем авторе издания. «Наши новые инструменты предлагают основное шаг вперед путем анализировать genomic данные над временем. Этот тип подхода будет в частности полезн для медицинского исследования на вызревании и в конечном счете смог увеличить нашу способность предсказать риск заболеванием, делая более предыдущие интервенции возможным обработать или предотвратить заболевание вполне. »

Научные работники оценили их инструменты путем анализировать genetically несродную населенность клеток дрождей обработанных с rapamycin, потенциальное снадобье анти--вызревания, профилируя населенность на множественные этапы времени. Результаты продемонстрировали что новый подход определил значительное количество ассоциаций между изменением дна и изменением выражения гена, специально для вызревани-родственных генов, отражающ изменяя удар генетических изменений над временем. Более потом, это надежное доказанное подходом в определять причинные регуляторы взаимодействий Джин-снадобья, сравненные к обычным методам используя только одиночный пункт времени.

«Эта бумага демонстрирует улучшения в inferring генетические причины заболевания позволенные профилировать высок-разрешения молекулярный. По мере того как научные работники будут все больше и больше способными включать информацию как височное, одноячеистое, и microenvironment профилируя в изучения, алгоритмы как одно описанное в бумаге Др. Lin будут poised для того чтобы leverage такие данные для того чтобы infer все больше и больше точные модели молекулярных водителей заболевания могущие понадобиться для того чтобы конструировать улучшенные романные терапии.» сказанное Адам Margolin, PhD, стул отдела генетики и Genomic декан науки и старших сподвижницы для медицины точности на Медицинском факультете Icahn.

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

Advertisement