Uus meetod uudsete seoste leidmiseks geenidest geenidesse, ravimitest ravimitesse ja teadlaste vahel

Uus meetod uudsete seoste leidmiseks geenidest geenidesse, ravimitest ravimitesse ja teadlaste vahel
Uus meetod uudsete seoste leidmiseks geenidest geenidesse, ravimitest ravimitesse ja teadlaste vahel
Anonim

Teadlased Mount Sinai meditsiinikoolist on välja töötanud uue arvutusmeetodi, mis hõlbustab teadlastel geenide, ravimite sihtmärkide ja juba turul olevate ravimite ümberpaigutamise strateegiate tuvastamist ja tähtsuse järjekorda seadmist. Suurte andmekogumite lihtsam alt ja tõhusam alt kaevandades saavad teadlased paremini mõista geeni-geeni, valgu-valgu ja ravimite/kõrv altoimete koostoimeid. Uus algoritm aitab ka teadlastel tuvastada kaasteadlasi, kellega nad saavad koostööd teha.

Avi Ma'ayan, PhD, Mount Sinai Meditsiinikooli farmakoloogia ja süsteemteraapia abiprofessor ja Neil Clark, PhD, Ma'ayani labori järeldoktor, kasutas uurijate meeskond uut algoritm 15 erinevat tüüpi geeni-geeni võrgustiku loomiseks. Samuti avastasid nad uudsed seosed ravimite ja kõrv altoimete vahel ning lõid koostöövõrgustiku, mis ühendas Siinai mäe uurijaid nende varasemate väljaannete põhjal.

"Algoritm muudab andmete põhjal võrkude loomise lihtsaks," ütles dr Ma'ayan. "Kui suuremõõtmelised ja keerukad andmed on võrkudeks teisendatud, saame andmetest paremini aru ja avastada uusi ja olulisi seoseid ning keskenduda andmete olulistele funktsioonidele."

Rühm analüüsis miljonit patsientide haiguslugu, et luua võrgustik, mis ühendab sageli koos väljakirjutatud ravimeid, sageli esinevaid kõrv altoimeid ning seoseid kõrv altoimete ja ravimite kombinatsioonide vahel.Nad leidsid, et teatatud kõrv altoimed ei pruugi olla põhjustatud ravimitest, vaid patsiendi eraldiseisvast seisundist, mis ei pruugi olla ravimitega seotud. Nad uurisid ka 53 vähiravimit ja seostasid need 32 raske kõrvalmõjuga. Kui keemiaravi kombineeriti vähiravimitega, mis toimivad raku signaaliülekande kaudu, ilmnes tugev seos kardiovaskulaarsete kõrv altoimetega. Need leiud võivad aidata teostada heakskiidetud ravimite turustamisjärgset ohutust.

Seda lähenemisviisi tutvustatakse kahes eraldi väljaandes ajakirjades BMC Bioinformatics ja BMC Systems Biology. Tööriistad, mis rakendavad lähenemisviisi Genes2FANs ja Sets2Networks, on saadaval veebis aadressil http://actin.pharm.mssm.edu/genes2FANs ja

Populaarne teema