Noul algoritm de identificare a țintelor terapeutice genomice

©

Autor:

Noul algoritm de identificare a țintelor terapeutice genomice
Rolul ADN-ului uman reprezintă încă unul dintre cele mai importante domenii de interes pentru lumea academică.
Cercetătorii de la New Jersey Institute of Technology au alcătuit un algoritm menit să identifice site-urile de metilare ale ADN-ului uman.
Metilarea ADN-ului reprezintă funcția prin care ADN-ul intervine în diferite procese celulare fără a își modifica structura. Prin identificarea acestor zone de metilare a ADN-ului, ar putea fi identificate mecanismele de producere ale unor afecțiuni.

Folosind instrumentele de secvențiere a genoamelor, oamenii de știință au reușit să identifice variațiile genelor care provoacă o afecțiune, dar nu au reușit să identifice efectele metilării. Modelele utilizate de către aceștia nu erau suficient de dezvoltate și puteau identifica doar anumite tipuri de nucleotide, ratând unele zone de metilare.

Acest lucru i-a determinat pe cercetători să dezvolte un nou instrument mai performant și care putea identifica toate site-urile de metilare ale ADN-ului uman. Scopul era acela de a putea identifica anumite mecanisme patogenice.

Zhi Wei, autorul principal al acestui studiu, și-a mobilizat echipa științifică și au dezvoltat un algoritm eficient care să identifice toate site-urile de metilare. Cunoașterea acestor site-uri este esențială pentru a determina efectul lor asupra activității unor gene umane.

Pentru a realiza acest algoritm, echipa științifică a utilizat software-ul Deep6mA. Deși în trecut, rețelele neuronale au fost folosite în cercetări de laborator, aceștia au decis să utilizeze o rețea neuronală artificială care putea imita funcțiile creierului uman, fiind astfel prima sa aplicare clinică.

Pentru identificarea sitursurilor de metilare, cercetătorii au aplicat noul algoritm asupra A. Thaliana, D. Melanogaster și E. Coli. Algoritmul a reușit să depisteze situsurile de metilare neidentificate cu celelalte metode existente. Totuși, rezultatele studiului au întâlnit o serie de limitări, întrucât se bazează doar pe informațiile de secvență, iar identificarea în mod cert a unui situs de metilare depinde de mai muți factori.
Cu toate acestea, oamenii de știință își propun să utilizeze acest instrument pentru a identifica anumite celule care sunt supuse procesului de metilare și care ar putea deveni o țintă terapeutică în cazul unor afecțiuni.

sursa: Science Daily

Data actualizare: 13-08-2020 | creare: 13-08-2020 | Vizite: 153
Bibliografie
Algorithm created by deep learning finds potential therapeutic targets throughout genome, link: https://www.sciencedaily.com/releases/2020/08/200806122637.htm
©

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

Alte articole din aceeași secțiune:

Din Biblioteca medicală vă mai recomandăm:
Din Ghidul de sănătate v-ar putea interesa și:
  • Noi simulări pentru a face terapia genică mai eficientă
  •  
     
     
    Accept cookies Informare Cookies Site-ul ROmedic.ro foloseşte cookies pentru a îmbunătăţi experienţa navigării, a obține date privind traficul și performanța site-ului și a livra publicitate mai eficient.
    Găsiți informații detaliate în Politica cookies și puteți gestiona consimțământul dvs din Setări cookies.