Новый вычислительный метод может стать достижением прецизионной медицины

Новый вычислительный метод может стать достижением прецизионной медицины

Ученые разработали новый вычислительный метод, который выявляет генетические закономерности в массиве отдельных клеток в организме.
 96 •
  0
18.08.2019


Открытие, опубликованное в журнале eLife, будет полезно для выявления экспрессии генов, благодаря охвату множества заболеваний, включая онкологические. Открытие было сделано при исследовании ткани семенников мышей. Эти результаты ученые уже применили к биоптатам, взятым у мужчин с бесплодием неясного генеза.

«Для поиска причин заболеваний было сделано немного исследований, включая сравнительный анализ экспрессии генов у больных и здоровой контрольной группы. Мы хотели продемонстрировать, что можем понять и определить конкретные проблемы у больных при бесплодии неуточненного генеза», - повествует автор статьи Дональд Конрад (Donald Conrad), Ph.D., доцент и руководитель Отделения генетики в Орегонском Национальном исследовательском Центре приматов в Орегонском университете науки и здоровья (Division of Genetics in the Oregon National Primate Research Center at Oregon Health & Science University).

Саймон Майерс (Simon Myers), Ph.D., сотрудник Оксфордского университета (University of Oxford), также является одним из главных авторов.

Конрад ожидает, что новый метод поможет сделать открытие в области прецизионной медицины, в которой индивидуальное лечение может быть применено к конкретным нюансам генетического исследования каждого пациента.

Ученые совершили прорыв, применив метод, недавно разработанный в Оксфордском университете, к данным анализа экспрессии генов множества клеток, включающего клетки из мельчайших биоптатов тканей. Метод известен как разреженная декомпозиция матрицы, или SDA (sparse decomposition of arrays).

«Вместо тог, чтобы сосредоточить внимание на группе клеток, SDA позволяет идентифицировать компоненты, содержащие группы генов, которые совместно изменяются в экспрессии», - утверждают авторы.

Новый метод исследования был применен к 57 600 отдельным клеткам, взятым из яичек пяти линий мышей: четыре из них несут известные генетические мутации, вызывающие дефекты в сперматогенезе, и один без признаков генетического бесплодия. Исследователи хотели понять, можно ли структурировать эти данные на основании изменения физиологических признаков, возникающих в результате различий в генах, экспрессируемых в РНК.

Исследователи обнаружили, что они способны подавить статистический шум и произвести сортировку множества тысяч клеток в 46 генетических группах.

«Это метод обработки данных, который позволяет нам идентифицировать наборы генов, чья активность возрастает и убывает по подгруппам клеток», - считает Конрад. «На самом деле мы создаем базу данных, которая описывает изменение генов на одноклеточном уровне».

Это исследование сразу же стало применимо к мужскому бесплодию.

Бесплодием страдают около 0,5% до 1% мужского населения по всему миру. Современные меры по лечению мужского бесплодия включают в себя устранение патологии в самой сперме, в том числе путем экстракорпорального оплодотворения. Однако эти методы работают не во всех случаях.

«Сейчас мы работает с проблемой, когда выработка спермы невозможна», - делится Конрад.

Этот метод позволит открыть новые возможности для диагностики конкретной генетической патологии, которую впоследствии можно будет исправить с помощью новых инструментов редактирования генов, таких как CRISPR. Идентификация конкретной причины была бы более информативной по сравнению с современной диагностикой мужского бесплодия, которая включает в себя описательный анализ биопсии ткани яичек.

«Возможность, предоставленная CRISPR в сочетании с таким методом диагностики, является уникальной», - утверждает Конрад.

Источник: sciencedaily.com

Консультанты:

Актуальное

Главное


Партнеры

Все партнеры