Инструмент машинного обучения выявляет гены и функции, связанные с болезнями

Исследователь из Гарвардской медицинской школы (HMS) Роберт Итсварт создал инструмент GeneWalk, который использует машинное обучение и автоматизированный анализ научной литературы, чтобы помочь учёным определить, какие гены и их функции наиболее важны для конкретного биологического контекста, например, для изучения болезни или действия лекарства.

Проблема: Учёные часто сталкиваются со списками из сотен или тысяч генов, активируемых в эксперименте, и им сложно определить, какие из них действительно влияют на изучаемый процесс (например, рост раковых клеток), а какие выполняют побочные функции.

Решение — GeneWalk:

• Автоматизация: Инструмент автоматически ранжирует гены и их функции по степени релевантности для конкретного исследования, экономя время на ручной анализ литературы.
• Основа — база данных INDRA: GeneWalk использует базу данных INDRA (Integrated Network and Dynamical Reasoning Assembler), которая агрегирует и структурирует причинно-следственные связи, извлечённые из всей опубликованной биомедицинской литературы.
• Гипотезы для тестирования: Результаты работы GeneWalk предоставляют исследователям основанные на данных гипотезы о механизмах работы генов, которые можно сразу проверять в экспериментах.

Преимущества:

• Уникальность: Это первый инструмент, который помогает определить наиболее релевантные функции генов в конкретном биологическом контексте.
• Эффективность: Позволяет быстрее и дешевле получать новые знания о генетике заболеваний и разрабатывать методы лечения.
• Доступность: Программное обеспечение имеет открытый исходный код и доступно бесплатно.

Инструмент был разработан в сотрудничестве лабораторий генетика Стирлинга Чёрчмена и системного фармаколога Питера Соргера в HMS и описан в статье, опубликованной 2 февраля в журнале Genome Biology.