Создание лучших инструментов для чтения скрытых инструкций нашей ДНК
ДНК — это не просто длинная строка генетического кода, а сложная 3D-структура, упакованная внутри каждой клетки. Это означает, что инструменты для её изучения должны быть столь же сложными — способными читать не только сам код, но и то, как он расположен в пространстве.
Исследователи из Университета Кейс Вестерн Резерв сравнили различные компьютерные инструменты, используемые для анализа того, как ДНК сворачивается и взаимодействует внутри отдельных клеток. Их работа, опубликованная в Nature Communications, может помочь учёным лучше понять, как читать генетическое «руководство по эксплуатации» организма в разных обстоятельствах — например, понять, что идёт не так при развитии болезней или как клетки меняют свои функции по мере роста.
«Трёхмерная структура ДНК влияет на взаимодействие генов друг с другом, так же как планировка дома влияет на перемещение людей по нему, — сказал Фулай Джин, профессор кафедры генетики и геномных наук. — Понимание этой структуры имеет решающее значение для выяснения того, как развиваются болезни и как мы могли бы их лечить».
Команда решала ключевую проблему: существующие инструменты для анализа структуры ДНК часто давали противоречивые результаты. Это похоже на наличие нескольких переводчиков, которые не могут договориться о значении текста на иностранном языке.
Исследователи протестировали 13 программных инструментов на 10 наборах данных от мышей и людей и обнаружили, что разные компьютерные инструменты лучше работают с разными типами данных. Они также выяснили, что изменение способа подготовки данных перед анализом может значительно улучшить результаты. Программы на основе искусственного интеллекта особенно хорошо работают с низкокачественными и сложными наборами данных.
«По сути, мы помогаем учёным найти или построить лучшие микроскопы, чтобы увидеть, как ДНК работает внутри отдельных клеток, — сказал Джин. — Это может привести к лучшему пониманию генетических заболеваний и потенциально новым стратегиям лечения».
Улучшенные инструменты могут помочь учёным увидеть, какие гены включаются или выключаются в больных клетках, объяснить, почему лечение работает для одних пациентов, но не для других, и отслеживать, как клетки меняются на ранних стадиях развития.
Исследовательская группа также создала программный пакет, который другие учёные могут использовать, чтобы найти лучший метод анализа для своего конкретного исследования — подобно тому, как приложение GPS находит лучший маршрут к пункту назначения.
«Вместо того чтобы исследователям приходилось угадывать, какой инструмент может работать лучше, наше программное обеспечение может протестировать несколько подходов и порекомендовать оптимальный», — сказал Джин.
Методы свободно доступны учёным по всему миру через GitHub, платформу с открытым исходным кодом. Широкий доступ может ускорить открытия в различных областях биомедицинских исследований.
«Это значительный шаг к осмыслению огромного массива генетических данных современного секвенирования — и к пониманию того, как на самом деле работает наш генетический план», — заключил Джин.