Алгебраический подход показывает, как восстановить сложные измененные генные сети
Ранее исследования управления генными сетями проводились на основе единичного стимула-реакции клеток. В последнее время предлагаются исследования, направленные на точный анализ сложных генных сетей для выявления мишеней управления.
Исследовательская группа KAIST успешно разработала универсальную технологию, которая позволяет идентифицировать мишени генного контроля в изменённых клеточных генных сетях и восстанавливать их. Ожидается, что это достижение найдёт широкое применение в новых методах противораковой терапии, таких как обратимость рака, разработка лекарственных препаратов, прецизионная медицина и перепрограммирование для клеточной терапии.
Исследовательская группа профессора Кван-Хён Чо из кафедры био- и нейроинженерии разработала технологию для систематического определения мишеней генного контроля, позволяющую восстановить изменённые паттерны реакции клеток на стимул до нормальных значений с помощью алгебраического подхода. Алгебраический подход выражает генные сети в виде математических уравнений и идентифицирует мишени контроля с помощью алгебраических вычислений.
Исследовательская группа представила сложные взаимодействия между генами внутри клетки в виде «логической схемы» (булевой сети). Основываясь на этом, они визуализировали реакцию клетки на внешние стимулы в виде «ландшафтной карты» (фенотипического ландшафта).
Применив математический метод, называемый «полутензорным произведением», они разработали способ быстрого и точного расчета того, как изменится общий клеточный ответ, если контролировать определенный ген.
Однако, поскольку ключевые гены, определяющие реальные клеточные реакции, исчисляются тысячами, расчёты чрезвычайно сложны. Чтобы решить эту проблему, исследовательская группа применила метод численной аппроксимации (приближение Тейлора) для упрощения расчётов. Проще говоря, они преобразовали сложную задачу в более простую формулу, получив при этом практически идентичные результаты.
Благодаря этому команда смогла рассчитать, какого стабильного состояния (аттрактора) достигнет клетка, и предсказать, как изменится состояние клетки при контроле конкретного гена. В результате им удалось определить основные мишени для контроля генов, способные восстановить аномальные клеточные реакции до состояний, наиболее близких к нормальным.
Команда профессора Чо применила разработанную технологию управления к различным генным сетям и подтвердила, что она может точно предсказывать цели контроля генов, которые восстанавливают измененные модели стимул-реакции клеток до нормальных значений.
В частности, применив его к сетям клеток рака мочевого пузыря, они определили целевые гены для контроля, способные восстановить измененные реакции до нормальных.
Они также обнаружили мишени для контроля генов в крупномасштабных искажённых генных сетях во время дифференцировки иммунных клеток, способные восстанавливать нормальные паттерны стимул-реакция. Это позволило им быстро и систематически решать задачи, которые ранее требовали лишь приблизительного поиска посредством длительного компьютерного моделирования.
Профессор Чо сказал: «Данное исследование оценивается как основная оригинальная технология для разработки модели цифрового клеточного двойника, которая анализирует и контролирует фенотипический ландшафт генных сетей, определяющих судьбу клеток.
«Ожидается, что в будущем он найдёт широкое применение в естественных науках и медицине, включая новые противораковые методы лечения посредством обратимости рака, разработки лекарственных препаратов, прецизионной медицины и перепрограммирования для клеточной терапии».
Автор Владислав Кулач
Контакты, администрация и авторы
