新アルゴリズムで重要ながん変異を特定、将来の治療法改善に道筋

Tokyo研究者たちは、がんを引き起こす遺伝的変化を迅速に見つけ出せる新しいコンピュータープログラムを開発しました。このプログラムは、DiWANNと呼ばれるネットワークモデルを使用し、さまざまながんでの遺伝子変異パターンを探します。これらのパターンを調べることで、科学者たちは新しい薬のターゲットを発見し、がんの遺伝的構造をより深く理解することを目指しています。

DiWANNは、大規模な遺伝データを効率的に処理するように設計されています。それは重要な情報を保持しながら、必要なスペースを最小限に抑えます。また、研究者が異なる種類のがんを同時に研究することを可能にし、全体的な理解を深めることに寄与します。

癌は、さまざまな遺伝子変異によって引き起こされる多様な疾患を含んでいます。大量のデータとこれらの変化の複雑な関係のため、がんに関する遺伝データの解析は困難でした。しかし、新しいアルゴリズムによって、このプロセスが簡素化され、データの整理や計算が容易になりました。

DiWANNモデルは、過剰な情報に頼らずに遺伝子配列の関連性を効果的に示します。これにより計算が迅速化され、小さな遺伝的相互作用をより容易に発見できるようになります。研究者たちは、事前にデータ量を削減することで、プロセスの負担をさらに軽減し、遺伝的相互作用をより良く理解できることを発見しました。

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膵臓がんにおいて、モデルは腫瘍タンパク53とKRASという特定の2つの突然変異がしばしば同時に発生することを発見しました。この発見により、研究者たちが以前から推測していた新しい治療法の重要なターゲットが示されます。さらに、このモデルは、同様の突然変異パターンを持つがんを見つけ、それらが同じ治療法に良い反応を示す可能性があることを示唆しています。

この研究は、がん研究以外でも重要です。DiWANNは、COVID-19やマダニ媒介疾患の感染経路を解明するためにも利用されています。これにより、このモデルがさまざまな医療研究分野で有用であることが示されています。

チームは、研究者や公衆衛生の専門家がモデルをより簡単に利用できるようにするためのオンラインツールの作成を計画しています。これにより、高度なツールがよりアクセスしやすくなり、がんやその他の複雑な病気の新しい治療法の発見が加速される可能性があります。

このプロジェクトは、医療研究における重要性を示すために、国立科学財団と国立がん研究所から支援を受けました。この新しいアルゴリズムにより、より詳細で効率的な遺伝子解析が可能になり、将来の治療や患者ケアの向上につながるでしょう。