Avslöjade geners samarbeten: en banbrytande metod för att förstå kausalitet i DNA-nätverk

StockholmForskare vid MIT har utvecklat en ny metod för att förstå hur gener samverkar med varandra genom att bara använda observationsdata. Denna teknik tacklar en stor utmaning inom genomik: att undersöka interaktionerna bland omkring 20 000 mänskliga gener som påverkar varandra på många komplexa sätt. Genom att undvika kostsamma och svåra experiment som innebär direkt genmanipulering, kan denna metod förbättra förmågan att förutsäga och ändra genetiska beteenden.

Forskare använder nu avancerade algoritmer för maskininlärning för att dra bättre slutsatser från observationsdata, som tidigare ansågs mindre användbara för att förstå orsakssamband.

• Identifiera genetiska moduler med kausala samband.
• Kombinera gener i funktionella grupper.
• Återskapa de bakomliggande orsaks- och verkanmekanismerna.
• Skapa en strukturerad översikt över dessa interaktioner.

Denna metod hjälper forskare att förstå hur gener påverkar varandra genom att fokusera på orsak-och-verkan-samband. Genom att använda verktyg som variansen av Jacobians matris kan forskare identifiera vilka gener som påverkar andra. Gener utan påverkan tas bort från analysen, vilket hjälper till att skapa mer organiserade genetiska kartor. Denna förenklade metod gör det lättare att se vilka gener som spelar en roll i specifika biologiska funktioner, såsom celltillväxt och förändringar.

Läs också:

Idag · 00:59

Ny forskning: Hur japanska cederträd anpassar sig till vind i olika skogsmiljöer och väderlekar

Denna utveckling kommer vid rätt tidpunkt. När precisionsmedicin förändras, blir det väsentligt att förstå hur gener samspelar för att skapa specifika behandlingar. Denna metod kan användas med stora mängder genetiska data och bidrar till att förbättra genetiska behandlingar, samtidigt som den stödjer målet att anpassa medicinen efter individuella genetiska profiler.

Detta tillvägagångssätt möjliggör mer etiska forskningsmetoder. Genom att minska behovet av ingripande respekteras teknikens nuvarande begränsningar och etiska normer. Forskare kan samla in information från data genom att enbart observera, vilket undviker utmaningarna med direkt inblandning och sparar tid och resurser.

Denna metod visar mycket potential för framtida användning inom farmakogenomik. Genom att bättre identifiera genetiska mål kan den bidra till att skapa läkemedel som fungerar mer effektivt och har färre biverkningar. När forskare förbättrar dessa modeller kan det leda till stora framsteg i behandlingen av genetiska sjukdomar och förbättra patientutfallen i olika medicinska sammanhang.