Naučnici sa Instituta za imunologiju La Jolla (LjI) razvili su novu računarsku metodu za povezivanje molekularnih oznaka na našoj DNK sa aktivnošću gena. Njihov rad može pomoći istraživačima da povežu gene sa molekularnim „prekidačima“ koji ih uključuju ili isključuju.
Ovo istraživanje, objavljeno u Genome Biology, važan je korak ka iskorištavanju pristupa mašinskom učenju kako bi se bolje razumele veze između ekspresije gena i razvoja bolesti.
„Ovo istraživanje se odnosi na dovođenje trodimenzionalne perspektive u proučavanje modifikacija DNK i njihove funkcije u našem genomu“, kaže vanredni profesor dr Ferhat Aj, koji je zajedno sa LjI profesorom Anjanom Rao, vodio studiju.
Ai i Rao rade na preciziranju regiona genoma koji sadrže molekularne pojačivače, ili „prekidače“, koji fino podešavaju nivoe ekspresije gena i određuju kada i gde će geni biti uključeni ili isključeni. Ovaj rad zahteva od istraživača da razviju računarske alate koji mogu da iskoriste složene genomske podatke i pronađu koji pojačivači su povezani sa kojim genima.
Za novu studiju, istraživači LjI-a su koristili alate za mašinsko učenje zvane linearne i grafske neuronske mreže da obrađuju genomske podatke i prave ove veze. Neuronske mreže su računarski alati modelovani prema tome kako neuroni u mozgu obrađuju informacije i identifikuju obrasce. Grafičke neuronske mreže su u stanju da integrišu 3D informacije, kao što su fizičke interakcije DNK unutar ćelije.
Edahi Gonzalez-Avalos, dr., predvodio je razvoj ove neuronske mreže grafova kao diplomirani student UC San Diego, čiji su zajednički mentori bili Rao i Ai na LjI. „Ovo možemo da koristimo za davanje prioriteta interakcijama DNK unutar genoma“, kaže Gonzalez-Avalos, koji sada radi u Guardant Health-u.
Istraživači su obučili nove neuronske mreže koje uče kako je prisustvo važne modifikacije DNK zvane 5hmC, bilo blizu gena ili daleko od njega, povezano sa ekspresijskom aktivnošću gena. Ovo vezivanje hidroksimetil grupe za citozin je povezano sa pojačivačem aktivnosti.
U stvari, čini se da 5hmC ima tako važan uticaj na ekspresiju gena da su naučnici 5hmC nazvali „šestim slovom“ DNK alfabete pored A, T, C, G i srednjeg metilovanog oblika zvanog 5mC (peta baza). Konverzija 5mC u 5hmC na citozinu je povezana sa aktivnošću pojačivača—što je više 5hmC, to je veći nivo aktivnosti pojačivača.
U prethodnim studijama, istraživači u laboratoriji Rao otkrili su da se lokacija 5hmC u genomu menja u zavisnosti od toga koje tipove ćelija su gledali – i koje gene su ti tipovi ćelija izražavali. Stvarni DNK kod bi bio isti, ali 5hmC bi bio vezan za genom na različitim mestima u ćeliji jetre u odnosu na ćeliju pluća ili moždanu ćeliju.
Ova 5hmC distribucija je kontrolisala ekspresiju različitih skupova gena u ovim različitim tipovima ćelija. Istraživači su otkrili da se 5hmC vezuje za regione genoma koji rade kao pojačivači – iste regione koji pomažu u uključivanju i isključivanju ekspresije gena – kao i za same gene. Ove razlike u aktivnim genima i pojačivačima su ono što razlikuje ćeliju jetre od ćelija u plućima ili neurona u mozgu.
„Distribucija 5hmC se razlikuje od tipa ćelije do tipa“, kaže Rao. „Ako možete da kažete gde je 5hmC, možete zaključiti koji tip ćelije proizvodi DNK koju proučavate.“ Na primer, ako je ćelija ćelija raka, možete zaključiti o kojoj vrsti raka je reč, čak i ako je metastazirala (udaljila se od) svog prvobitnog mesta u telu.
Novi metod istraživanja omogućava jednostavniju vezu između gena i pojačivača nego što je to bilo moguće sa ranijim metodama.
„Ovaj rad je bio dokaz koncepta koji pokazuje da možemo da koristimo ove grafske neuronske mreže za predviđanje interakcija između gena i pojačivača koristeći 5hmC“, kaže Gonzalez-Avalos.
Ej kaže da mu je bilo drago kada je video kako je neuronska mreža otkrila veze između gena i 5hmC u udaljenim regionima genoma. Ove veze na velike udaljenosti širom genoma pomogle su da se prioriteti regioni sa sposobnošću poboljšanja ekspresije gena.
„Ono što je uzbudljivo je da su neki od ovih udaljenih pojačivača novi regulatorni elementi koji ranije nisu otkriveni“, kaže Ai.
U budućnosti, istraživači se nadaju da će bliže pogledati distribuciju 5hmC kako bi bolje razumeli interakcije pojačivača i gena u ljudskim ćelijama. „Ovo istraživanje je urađeno sa podacima iz ćelija miša“, kaže Aj. „Dalje, želeli bismo da pogledamo 5hmC i ove interakcije u imunim ćelijama i ćelijama raka pacijenata.“
Kao iu normalnim ćelijama, distribucija 5hmC se razlikuje između tipova ćelija raka. To znači da se nova LjI metoda može pokazati vrednom za razumevanje genetskih mehanizama koji pokreću razvoj raka.
Rao kaže da bi nova metoda takođe mogla otvoriti vrata bržim i preciznijim dijagnozama raka.
Trenutno je naučnicima veoma teško da analiziraju uzorke krvi na znake solidnih tumora u telu. „Čvrste tumorske ćelije obično nisu dostupne u krvi. Ono što je dostupno je DNK, a obično je DNK delimično degradiran“, kaže Rao.
Kako Rao objašnjava, lekari bi mogli pomoći većem broju pacijenata – i potencijalno ranije otkriti rak – ako bi mogli da pogledaju dalje od same DNK i umesto toga analiziraju distribuciju 5hmC.
Potrebno je uraditi još posla pre nego što naučnici budu imali alate za ovu vrstu otkrivanja raka, ali Ej kaže da novi rad pokazuje moć kombinovanja eksperimentalnih podataka sa novim računarskim metodama. „Ovo sugeriše da primenom naše nove metode možemo identifikovati nove i neobaveštene udaljene pojačivače“, kaže Aj.
