Algoritmii de învățare automată care pot ajuta la dezvoltarea unor tratamente epigenetice

Oamenii de știință de la Sanford Burnham Prebys Medical Discovery Institute au dezvoltat un algoritm de învățare automată care colectează informații din imaginile microscopului care automatizează experimentele genetice, astfel încât randamentul cercetărilor viitoare din acest domeniu să fie unul crescut. În acest mod, pot fi deblocate noi tratamente pentru cancer, afecțiuni cardiace, boli mintale și multe altele. Studiul, publicat recent în revista științifică eLife, se bazează pe capacitatea crescută de învățare a mașinilor și ar putea revoluționa modul în care boala epigenetică este diagnosticată.

Epigenetica, ramură a geneticii, se referă la variațiile trăsăturilor unei celule, ce sunt cauzate de diferite aspecte din mediul extern sau intern. Aproape toate modificările dintr-o celulă, inclusiv reacțiile la anumite medicamente sau stresul de mediu, se vor reflecta în starea epigenetică a genei. Modificările epigenetice defectuoase duc la alterarea epigenomului și pot crește susceptibilitatea la anumite boli pentru urmași. La momentul actual, deoarece domeniul epigeneticii este unul relativ nou, dar și fiindcă metodele de screening existente sunt unele lente, descoperirea unor medicamente care vizează modificările epigenetice reprezintă un proces dificil și de o complexitate ridicată. U. S. Food and Drug Administration a aprobat mai multe medicamente care vizează modificările epigenetice pentru tratamentul cancerului, însă în continuare sunt necesare terapii suplimentare.

Pentru a putea identifica eventualele medicamente care ar putea induce efectele epigenetice dorite, oamenii de știință au investigat și au descoperit o metodă de a analiza sute de mii de compuși potențiali, într-un timp semnificativ redus. Imagistică microscopică a peisajelor epigenetice, așa cum a fost denumită metoda de identificare a compușilor epigenetici, folosește un algoritm de învățare automată. Imagistică microscopică a peisajelor epigenetice ar putea ajuta la clasificarea compușilor după funcția lor moleculară, identificarea modului de funcționare a compușilor sau pentru detectarea unor medicamente active. Cercetătorii folosesc deja algoritmul pentru a studia modificările epigenetice ale celulelor îmbătrânite, cu scopul de a dezvolta compuși care să promoveze îmbătrânirea sănătoasă.

sursa: Science Daily

Data actualizare: 01-11-2019 | creare: 01-11-2019 | Vizite: 882

Bibliografie

Machine learning's next frontier: Epigenetic drug discovery, link: https://www.sciencedaily.com/releases/2019/10/191022080734.htm

Copyright ROmedic: Articolul se află sub protecția drepturilor de autor. Reproducerea, chiar și parțială, este interzisă!

Alte articole din aceeași secțiune:

Noul cel mai bun prieten al omului: ce ne pot învăța pisicile despre genetica umană și medicina de precizie

Deși se spune ca cel mai bun prieten al omului este câinele, medicul veterinar Leslie Lyons este de altă p�...

Secvențierea genomului este foarte eficientă în diagnosticarea tulburărilor genetice la nou-născuți și sugari

Un studiu național condus de cercetătorii de la Centrul Medical Tufts din Boston a comparat eficacitatea secvenț...

Inteligența artificială, folosită pentru a depista cu o mai mare precizie bolile genetice rare

Bolile genetice rare pot fi uneori recunoscute prin trăsăturile feței, cum ar fi sprâncenele, nasul sau obrajii...

CRISPR-Cas: provocări în editarea genetică
Entropia metilării ADN-ului: un nou biomarker promițător pentru îmbătrânire
Retronii în competiţie cu tehnica CRISPR
Variațiile genetice depistate în perioada neonatală dezvăluie originea afecțiunilor imune apărute ulterior

Forumul ROmedic - întrebări și răspunsuri medicale:

Pe forum găsiți peste 500.000 de întrebări și răspunsuri despre boli sau alte subiecte medicale. Aveți o întrebare? Primiți răspunsuri gratuite de la medici.

intră pe forum