- 20,272
- 46
- 8 Ноя 2022
Когда гены дают сбой — алгоритм показывает, как вернуть всё на место без грубой силы.
Учёные из Корейского передового института науки и технологий (KAIST) создали универсальную технологию , которая позволяет находить ключевые гены-мишени в нарушенных клеточных сетях и возвращать их к нормальному состоянию. Разработка открывает путь к новым стратегиям лечения рака, таргетной терапии, персонализированной медицине и перепрограммированию клеток для терапии.
Раньше большинство исследований в этой области сводилось к изучению простой реакции клетки на внешний сигнал. Команда профессора Чо Кван Хёна пошла дальше и предложила математический метод, который превращает взаимодействие тысяч генов в систему уравнений. В такой модели работа клетки отображается в виде логической схемы (булевой сети), а её поведение — в виде карты состояний.
Чтобы понять, как поведение клетки меняется при контроле конкретного гена, учёные использовали метод полупроизведения тензоров. Он позволяет быстро рассчитать возможные изменения. Но при анализе тысяч генов вычисления становятся слишком сложными, поэтому исследователи применили приближение Тейлора. Этот метод упрощает задачу, сохраняя точность результатов, и позволяет предсказать, к какому устойчивому состоянию придёт клетка и какие гены помогут вернуть её в норму.
Разработку проверили на разных генных сетях. При исследовании клеток рака мочевого пузыря удалось выявить гены, контроль над которыми восстанавливал нормальные реакции. Аналогичный результат был получен и при анализе искажённых сетей, связанных с дифференцировкой иммунных клеток. Новый метод показал, какие именно гены способны стабилизировать работу таких систем.
Сравнение с другими подходами подтвердило его преимущества. Существующие технологии либо не находили подходящих мишеней, либо предлагали менее эффективные варианты. Алгебраический метод KAIST позволил точнее выделять гены, отвечающие за восстановление функций клетки.
По словам профессора Чо, это исследование стало основой для создания цифрового клеточного двойника — модели, которая позволит анализировать и контролировать карту состояний генных сетей, определяющих судьбу клетки. Такая технология может использоваться в онкологии, фармакологии и клеточной терапии .
Работа показывает, что объединение математики, биоинженерии и вычислительных методов открывает новые возможности для медицины будущего , где восстановление нормальной работы клеток станет реальной задачей даже при сложных генетических нарушениях.
Учёные из Корейского передового института науки и технологий (KAIST) создали универсальную технологию , которая позволяет находить ключевые гены-мишени в нарушенных клеточных сетях и возвращать их к нормальному состоянию. Разработка открывает путь к новым стратегиям лечения рака, таргетной терапии, персонализированной медицине и перепрограммированию клеток для терапии.
Раньше большинство исследований в этой области сводилось к изучению простой реакции клетки на внешний сигнал. Команда профессора Чо Кван Хёна пошла дальше и предложила математический метод, который превращает взаимодействие тысяч генов в систему уравнений. В такой модели работа клетки отображается в виде логической схемы (булевой сети), а её поведение — в виде карты состояний.
Чтобы понять, как поведение клетки меняется при контроле конкретного гена, учёные использовали метод полупроизведения тензоров. Он позволяет быстро рассчитать возможные изменения. Но при анализе тысяч генов вычисления становятся слишком сложными, поэтому исследователи применили приближение Тейлора. Этот метод упрощает задачу, сохраняя точность результатов, и позволяет предсказать, к какому устойчивому состоянию придёт клетка и какие гены помогут вернуть её в норму.
Разработку проверили на разных генных сетях. При исследовании клеток рака мочевого пузыря удалось выявить гены, контроль над которыми восстанавливал нормальные реакции. Аналогичный результат был получен и при анализе искажённых сетей, связанных с дифференцировкой иммунных клеток. Новый метод показал, какие именно гены способны стабилизировать работу таких систем.
Сравнение с другими подходами подтвердило его преимущества. Существующие технологии либо не находили подходящих мишеней, либо предлагали менее эффективные варианты. Алгебраический метод KAIST позволил точнее выделять гены, отвечающие за восстановление функций клетки.
По словам профессора Чо, это исследование стало основой для создания цифрового клеточного двойника — модели, которая позволит анализировать и контролировать карту состояний генных сетей, определяющих судьбу клетки. Такая технология может использоваться в онкологии, фармакологии и клеточной терапии .
Работа показывает, что объединение математики, биоинженерии и вычислительных методов открывает новые возможности для медицины будущего , где восстановление нормальной работы клеток станет реальной задачей даже при сложных генетических нарушениях.
- Источник новости
- www.securitylab.ru
