За пределами генетики: как сети биологических взаимодействий помогут в лечении болезней

Гены содержат важнейшую информацию для построения и поддержания клеток организма. Однако они — не единственный источник биологической информации. Белки, метаболические сети, сети взаимодействий генов и белков могут рассказать гораздо больше. Совместный анализ этих данных может привести к ключевым прорывам в биомедицинских исследованиях.

Проект ЕС BIONET использует теорию графов — раздел математики — для моделирования взаимодействий в биологических сетях и разработки продвинутых алгоритмов анализа этих сложных данных.

Например, клетка пекарских дрожжей содержит около 6000 белков и примерно 50 000 взаимодействий между ними. Если генетическая информация — это чертёж клетки, то взаимодействия между белками, формирующие сеть, определяют, как клетка функционирует.

«Естественный отбор “отобрал” структуру биологических сетей для наилучшего выполнения конкретной биологической функции», — объясняет доктор Наташа Пржуль из Имперского колледжа Лондона.

Доктор Пржуль и её коллеги используют передовую математику, параллельные вычисления и методы интеллектуального анализа данных, чтобы извлечь информацию, скрытую в структуре сетей генетических взаимодействий, белково-белковых взаимодействий, метаболических сетей и других.

Расшифровка этих крупных сетей — сложная задача, связанная с вычислительно трудными проблемами. Однако потенциальная польза огромна. Понимание того, как функционируют биологические сети, может привести к революционным методам лечения самых разных заболеваний.

Команда BIONET сотрудничает с медицинскими специалистами для изучения биологических процессов при:

• раке кожи,
• раке молочной железы,
• сердечно-сосудистых заболеваниях.

Уже достигнутые результаты:

• Из топологии сети белок-белковых взаимодействий человека вычислительным путём идентифицированы новые белки, участвующие в выработке меланина.
• Некоторые из этих белков могут стать мишенями для новых лекарств против рака кожи.
• Также идентифицированы белки, связанные с возникновением и развитием многих других сложных заболеваний.

Разработанные командой вычислительные методы для анализа сетевых данных применимы и в других областях — от экономики и демографии до ликвидации последствий катастроф. Например, их применяют к сети мировой торговли для поиска причин экономических кризисов.

Проект BIONET должен быть завершён в декабре 2016 года.