Лента TH Новости Биоинженерия


Сравнение алгоритмов поиска раковых мутаций

∴ 123

Ученые института медицинских исследований (Стэнфорд) провели первый в истории анализ алгоритмов поиска целевых генов. Эти мощные инструменты для отсеивания данных помогают обнаружить рак на ранней стадии и найти ранее неопознанные мутации, которые провоцируют рост раковых клеток.

672

Исследование, опубликованное в Nature Methods, рассматривает, классифицирует и описывает сильные и слабые стороны более чем 20 алгоритмов, разработанных независимыми исследовательскими группами.

Несмотря на растущую доступность анализа последовательностей ДНК в высоком разрешении, общее предположение состоит в том, чтобы рассматривать ген как единое целое. Тем не менее, существует ряд особенностей внутри самого гена. А именно замена одного участка ДНК и варианты ошибок соединений, которые могут встречаться внутри гена — на уровне подсемейства. Алгоритмы позволяют объяснить, почему различные мутации в одном и том же участке генома могут приводить к различным последствиям, в зависимости от того, как именно они влияют на конкретные белковые области.Адам Годзик, доктор философии, директор программы биоинформатики и структурной биологии на SBP, а старший автор исследования.

Исследователи применили каждый алгоритм к данным из The Cancer Genome Atlas (TCGA) – крупномасштабной базе данных, которая включает данные генома 33 различных типов опухолей от более чем 11 000 пациентов.

Задача ученых, это не определить какой алгоритм является лучшим. Их задача – обнаружить специфику и скорость поиска конкретных данных от каждого алгоритма, определить сильные и слабые стороны, чтобы помощь оказывалась максимально корректно для каждого случая.

Филипп Дончев