Австрийские ученые разработали мультиплексную сеть для анализа и диагностики заболеваний, вызванных одной генетической мутацией. Сеть связывает множество генов, их взаимодействий, белков и фенотипических проявлений на разных уровнях организации человеческого тела. Статья опубликована в журнале Nature Communications.
Редкие заболевания часто вызываются одним генетическим дефектом, поэтому анализ мутаций и их фенотипических проявлений может дать важную информацию для разработки стратегий лечения. Однако индивидуальный поиск причины заболевания обычно длителен и слишком дорог. Ученые из Исследовательского центра молекулярной медицины CeMM Австрийской академии наук разработали мультиплексную многослойную сеть, которая отображает множество генов и их взаимодействий на нескольких уровнях организации тела, что позволяет улучшить идентификацию мутаций и оценку их последствий.
Сеть отражает около 20 млн генных взаимодействий, информацию о взаимодействии генов с белками и фенотипических проявлениях. Для ее создания авторы интегрировали наборы данных о более чем 3,7 тысячи редких заболеваний с известной генетической причиной.
«Различные сетевые слои отображают разные уровни биологической организации тела от генома до транскриптома, протеома и фенотипа. Картируя взаимодействия и механизмы действия белков, мы можем лучше описать белки, роль которых в болезнях ранее была неизвестна, — рассказывает руководитель исследования Йорг Менче. — Наше исследование показывает, как огромный набор данных может быть использован в контексте сетевой медицины для решения нескольких практических задач исследования редких заболеваний с целью улучшения их диагностики и лечения».
Собранная вместе информация о взаимодействиях между белками как на физическом, так и на функциональном уровне позволяет делать выводы о потенциально дефектных генах. Этот подход увеличивает вероятность обнаружения критической мутации. Сеть позволяет количественно оценить влияние конкретного редкого заболевания на конкретный уровень биологической организации. Кроме того, с ее помощью можно оценить вклад определенных молекулярных процессов в развитие заболевания. Функциональность сети была успешно протестирована на данных пациентов с неврологическими заболеваниями, основной генетический дефект которых был известен.
Подписывайтесь на InScience.News в социальных сетях: ВКонтакте, Telegram, Facebook и Twitter.
Подписывайтесь на InScience.News в социальных сетях: ВКонтакте, Telegram, Одноклассники.
