Биолог продвигает исследования рака с помощью новых методов анализа данных

Профессор Университета Монтаны Марк Граймс опубликовал в Public Library of Science Computational Biology исследование о поведении клеточных белков при детском раке — нейробластоме. Это не самый распространённый, но самый смертоносный тип детского рака.

Граймс начал с субклеточного уровня, изолируя органеллы, содержащие молекулы, которые сигнализируют клеткам о необходимости делиться, умирать или дифференцироваться. В сотрудничестве с компанией Cell Signaling Technology он идентифицировал большое количество сигнальных белков с помощью масс-спектрометрии, собрав огромный массив данных.

Для анализа этих данных, содержащих много пропущенных значений, биолог на пять лет погрузился в сферу data analytics. Он объединил усилия со специалистом по распознаванию образов Лоренсом ван дер Матеном (Делфтский технический университет, Нидерланды) и старшим инженером-программистом Полом Шенноном (Исследовательский центр рака Фреда Хатчинсона, Сиэтл).

В результате был разработан новый метод анализа. Вместо того чтобы заменять пропуски нулями (что искажало корреляции), алгоритм учитывал их как «данные недоступны» и анализировал только существующие значения. Это сделало кластеризацию данных более надёжной и выявило чёткие взаимосвязи.

Ключевой результат: в раковых клетках компоненты, определяющие их поведение (смерть, миграция, дифференцировка), функционально разделены на отдельные, чётко организованные группы.

Анализ большого количества клеток нейробластомы показал, что два родственных белка действуют как центральные узлы, различающие ответы на активацию разных рецепторов.

Граймс надеется, что понимание основ клеточной сигнализации позволит в будущем манипулировать сигналами в раковых клетках, например, заставляя их умирать (апоптоз) вместо метастазирования.

«Если мы поймём, как разные рецепторы вызывают различные клеточные ответы, мы сможем разработать стратегии, чтобы заставить раковые клетки прекратить пролиферацию, дифференцироваться или совершить самоубийство».

Учёный подчёркивает, что для понимания причин рака необходимо изучить высокодинамичную сеть взаимодействующих белков и их коммуникацию внутри клетки. Несмотря на прогресс, предстоит ещё огромная работа.