Биоинформатики Университета ИТМО разработали алгоритм, который позволяет оценить влияние генов на различные процессы в организме человека, в том числе на развитие заболеваний. Работа опубликована в журнале BMC Bioinformatics.
Заболевания или предрасположенность к облысению, полноте, плохому зрению могут быть связаны с определенными генами. Чтобы повлиять на их работу и, соответственно, на состояние человека, нужно определить, какой именно участок генома из большого количества «подозреваемых» виновен в изменениях. Более того, чтобы увидеть, есть ли связь между конкретным геном и болезнью, важно знать, как взаимодействуют между собой сами гены.
«Всего у человека около 20 тысяч генов. Сравнивая гены пациентов с исследуемым заболеванием и гены здоровых людей, можно увидеть отличия образцов в их активности и выраженности. На основе этой информации создается общий граф, где видна связь между всеми генами, и каждому присвоен показатель важности. Обычно ученые продолжают работу только с самыми активными генами, выделяя их в отдельных подграф. Однако, вырывая гены из «общего контекста», мы теряем возможность оценивать корреляцию каждого входящего в него гена с другими генами и рассматриваемым диагнозом», – объясняет доцент Университета ИТМО Алексей Сергушичев.
Вместо того чтобы выделять только одну систему из генов с наибольшей важностью, биоинформатики ИТМО предложили способ, при котором генерируются сотни и тысячи подграфов с использованием данных всего генома. Разработанный алгоритм позволяет рассчитать вероятность связи каждого образца с интересующей болезнью и проанализировать их состав с учетом взаимодействия каждого гена. В его основе – метод Монте Карло по схеме марковских цепей (Markov chain Monte Carlo).
«Представьте, что вы хотите собрать корабль в бутылке. Можно попытаться сделать это пинцетом, а можно просто, грубо говоря, трясти бутылку. Когда детальки соберутся, как нужно, мы фиксируем систему в этом состоянии и продолжаем трясти дальше. Если же нас не устраивает новое положение деталей — начинаем сначала. Рано или поздно у нас получится что-то похожее на корабль. Аналогично и в нашей программе. В одном из наборов генов убирается один. Если число активных генов растет - мы сделали все правильно, сохраняем. Если нет — действуем дальше. Через несколько похожих шагов важность может резко возрастать. Так алгоритм формирует множество вариантов графов», –объяснил ведущий научный сотрудник Университета ИТМО, лауреат программы ITMO Fellowship and Professorship Никита Алексеев.
Получив такую выборку, можно увидеть, какие гены встречаются в ней чаще. Например, если какой-то из генов встречается в 90% таких подграфов, значит, ученые могут быть уверены в его связи с исследуемым состоянием на 90%.
Авторы проекта отмечают, что в будущем алгоритм может быть представлен в виде системы с ползунком, с помощью которой можно будет получать показания для разных целей и с разной точностью. «Например, чем меньше мы поставим степень нашей уверенности, тем больше генов нам будет показано — и наоборот. При необходимости выявить только те гены, в которых мы уверены, мы должны поставить ползунок где-то на 99%», – заключает Никита Алексеев.
Информация предоставлена пресс-службой Университета ИТМО
Источник фото: https://itmo.ru/ru/page/213/logotipy_i_firmennyy_stil.htm
