Genetische interacties ontcijferen: innovatieve benadering van oorzaak-gevolgrelaties met moderne machinelearning

AmsterdamMIT-onderzoekers hebben een nieuwe methode ontwikkeld om te begrijpen hoe genen elkaar beïnvloeden, enkel met behulp van observatiegegevens. Deze methode biedt een oplossing voor een groot probleem in de genomica: het onderzoeken van de interacties tussen de circa 20.000 menselijke genen die elkaar op complexe manieren beïnvloeden. Door kostbare en ingewikkelde experimenten te vermijden die direct genetische manipulatie vereisen, zou deze aanpak de mogelijkheid kunnen verbeteren om genetische gedragingen te voorspellen en te veranderen.

Wetenschappers passen nu geavanceerde algoritmen voor machinaal leren toe om betere inzichten te verkrijgen uit observationele data, dat voorheen minder waardevol werd geacht voor het begrijpen van oorzaak-en-gevolgrelaties.

• Breng genen samen die een oorzaak-gevolgrelatie hebben.
• Deel genen in op basis van hun functies.
• Ontwikkel het mechanisme van oorzaak en gevolg.
• Ontwerp een gestructureerde weergave van deze interacties.

Deze methode stelt onderzoekers in staat om te begrijpen hoe genen elkaar beïnvloeden door zich te richten op oorzaak-en-gevolgrelaties. Met behulp van hulpmiddelen zoals de variantie van de Jacobi-matrix kunnen wetenschappers vaststellen welke genen invloed hebben op andere. Genen die geen impact hebben worden uit de analyse verwijderd, wat helpt bij het creëren van meer georganiseerde genetische kaarten. Deze eenvoudigere methode maakt het gemakkelijker om te identificeren welke genen een rol spelen in specifieke biologische functies, zoals de groei en verandering van cellen.

Lees ook:

Vandaag · 03:00

Patagonische sneeuwval: glaciale schild bedreigd zonder drastische vermindering van broeikasgasuitstoot

Deze ontwikkeling komt op een gunstig moment. Met de veranderingen in de precisiegeneeskunde is het cruciaal om te begrijpen hoe genen samenwerken om specifieke behandelingen te creëren. Deze benadering kan worden toegepast op grote hoeveelheden genetische data en helpt om genetische behandelingen te verbeteren. Daarnaast ondersteunt het de doelstelling om geneeskunde af te stemmen op individuele genetische profielen.

Deze methode maakt meer ethisch verantwoorde onderzoekspraktijken mogelijk. Door de noodzaak voor interventie te verminderen, wordt er rekening gehouden met de grenzen van de huidige technologie en ethische normen. Wetenschappers kunnen eenvoudig gegevens verzamelen door te observeren, waardoor ze de moeilijkheden van directe inmenging vermijden en tijd en middelen besparen.

Deze techniek belooft veel voor toekomstig gebruik in de farmacogenomica. Door genetische doelwitten beter te kunnen identificeren, kunnen er medicijnen worden ontwikkeld die effectiever zijn en minder bijwerkingen hebben. Naarmate onderzoekers deze modellen verder verfijnen, zouden er grote doorbraken kunnen plaatsvinden in de behandeling van genetische aandoeningen en het verbeteren van patiëntresultaten in diverse medische situaties.