Вычислительное моделирование – это использование компьютеров для моделирования и изучения поведения сложных систем. Вычислительные подходы широко применяются в биомедицинских науках и могут использоваться для просеивания больших объемов сложных данных с целью извлечения повторяющихся паттернов, которые могут указывать на причины и последствия заболевания.

Исследователи из Медицинской школы Бостонского университета (BUSM) разработали новый вычислительный метод, интеграцию Epi-DNA и генной экспрессии (iEDGE), применение которого для анализа более 8500 профилей опухолей из Атласа генома рака к обнаружению генов, изменение которых (изменение мутации или числа копий) может способствовать восприимчивости к раку. Этот прорыв может привести к новым терапевтическим мишеням для многих видов рака.

По словам исследователей, iEDGE идентифицировал несколько потенциальных водителей рака молочной железы, включая RBM17 (фактор сплайсинга, усиленный при тройном раке молочной железы) и SIRT3 (потенциальный супрессор опухолей и многообещающая терапевтическая мишень). Он также идентифицировал несколько потенциальных пан-раковых факторов, включая TRIP13 (ранее было показано, что он способствует росту опухолей при колоректальном раке и является предиктором плохого прогноза при раке предстательной железы), ORAOV1 (ген, сверхэкспрессируемый во многих солидных опухолях), и TPX2 (мощный онкоген усилится при многих раковых заболеваниях и является многообещающей терапевтической мишенью), в частности.

Хотя для оценки терапевтической значимости наших результатов необходимы дальнейшие функциональные исследования, эти результаты показывают эффективность iEDGE при выявлении потенциальных драйверов и потенциально новых целей для терапии.

Автор-корреспондент Стефано Монти, доктор философии, доцент медицины в BUSM

Инструмент с открытым исходным кодом iEDGE можно бесплатно загрузить по адресу github.com/montilab/iEDGE, и ученые-биомедицины могут применять его для анализа своих собственных данных, чтобы продвигать свои исследования. В дополнение к опубликованным результатам веб-портал для интерактивных запросов и визуализации результатов исследования размещен на сайте montilab.bu.edu/iEDGE

.

Через веб-портал все данные и результаты нашего панкракального анализа доступны для исследовательского сообщества, которое может искать кандидатов в гены и их потенциальные механизмы действия и, таким образом, поддерживать свои переводческие исследования в направлении более эффективное лечение рака.

Первый автор Эми Ли, доктор философии, выпускник Бостонского университета, докторская программа по биоинформатике

Эти результаты опубликованы в Интернете в журнале Scientific Reports .