Los investigadores diseñan el modelado del sistema para deducir lazos entre los genes, las drogas, y su ambiente

Las personas de investigadores en la Facultad de Medicina de Icahn en el monte Sinaí y la universidad de Washington han diseñado un sistema de modelado que integra información genomic y temporal para deducir lazos causales entre los genes, drogas, y su ambiente, teniendo en cuenta una predicción más exacta de sus acciones recíprocas en un cierto plazo. El trabajo se describe en un papel publicado hoy en comunicaciones de la naturaleza.

“Entendiendo cómo el ambiente de una persona, la dieta, las medicaciones, y otros rasgos enfermedad-asociados del impacto de los factores tiene en un cierto plazo el potencial más exacto al modelo el riesgo de un individuo de enfermedad,” dice a Eric Schadt, doctorado, decano para el remedio de la precisión en la Facultad de Medicina de Icahn en el monte Sinaí; CEO de Sema4, una empresa del monte Sinaí; y un co-autor del papel. “Éste será el futuro de la salud de la precisión o del remedio personalizado.”

Dado la complejidad de sistemas biológicos, los científicos en la Facultad de Medicina de Icahn creyeron que sería solamente posible aumentar la exactitud de las herramientas de la predicción examinando la expresión génica y otros datos en respuesta a diversas perturbaciones en los puntos múltiples en un cierto plazo. Las herramientas crearon cambios estáticos y dinámicos de la dimensión para determinar la membrana de lazos causales entre los elementos moleculares que componen redes reguladoras.

“Predecir el comportamiento de sistemas biológicos es enormemente difícil porque son tan dinámica, adaptándose pues las condiciones exigen. Está solamente minando tantos datos como posible que podemos generar resultados más seguros sobre cómo cualquier persona salud pudo cambiar como resultado de la exposición a ciertos elementos ambientales u otros,” dijimos junio Zhu, doctorado, profesor de la genética y de las ciencias Genomic en la Facultad de Medicina de Icahn, el jefe de las ciencias de los datos en Sema4, y el autor mayor de la publicación. “Nuestras nuevas herramientas ofrecen un paso fundamental adelante analizando datos genomic en un cierto plazo. Este tipo de aproximación será determinado útil para la investigación médica sobre el envejecimiento y podía aumentar final nuestra capacidad de predecir el riesgo de la enfermedad, haciendo intervenciones anteriores posibles tratar o prevenir enfermedad en conjunto. ”

Los científicos evaluaron sus herramientas analizando una población genético heterogénea de células de levadura tratadas con rapamycin, una droga antienvejecedora potencial, perfilando la población en los puntos múltiples del tiempo. Los resultados demostraron que la nueva aproximación determinó un periodo importante de asociaciones entre la variación de la DNA y la variación de la expresión génica, especialmente para los genes envejecimiento-relacionados, reflejando el impacto cambiante de variaciones genéticas en un cierto plazo. Además, este más seguro probada aproximación en determinar los reguladores causales de las acciones recíprocas de la gen-droga, comparados a los métodos convencionales usando solamente un único punto del tiempo.

“Este papel demuestra las mejorías en la deducción de las causas genéticas de la enfermedad habilitadas por un perfilado molecular más de alta resolución. Pues los científicos hacen cada vez más capaces de incorporar la información tal como temporal, unicelular, y el microambiente que perfila en estudios, los algoritmos tales como el que está descrito en papel del Dr. Lin serán contrapesados para leverage tales datos para deducir los modelos cada vez más exactos de los impulsores moleculares de la enfermedad que se pueden utilizar para diseñar terapias nuevas perfeccionadas.” Adán dicho Margolin, doctorado, silla del departamento de la genética y de las ciencias Genomic y del decano de socio principal para el remedio de la precisión en la Facultad de Medicina de Icahn.

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

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