17:00 
Исследователи Университета Наварры (Испания) разработали RNACOREX, новое программное обеспечение с открытым исходным кодом, способное идентифицировать сети регуляции генов и применять их для анализа выживаемости при раке. Инструмент, созданный учеными Института науки о данных и искусственного интеллекта (DATAI), входящих в Онкологический центр Университетской клиники Наварры, был проверен на данных тринадцати типов опухолей международного консорциума The Cancer Genome Atlas (TCGA).
Опубликовано в PLOS Computational Biology, RNACOREX анализирует тысячи молекул одновременно, чтобы обнаружить ключевые взаимодействия, которые часто остаются незамеченными. используя традиционные аналитические подходы. Этот инструмент предоставляет исследователям интерпретируемую молекулярную «карту», ??которая улучшает понимание опухолей и открывает новые возможности для выявления механизмов, которые управляют прогрессированием опухоли.
Расшифровка скрытой генетической структуры рака
Внутри наших клеток различные типы молекул, такие как микроРНК (миРНК) и информационная РНК (мРНК), взаимодействуют через очень сложные регуляторные сети. Когда эти связи разрушаются, могут возникнуть рак и другие заболевания.
Понимание архитектуры этих сетей имеет решающее значение для обнаружения, изучения и классификации различных типов опухолей. Однако надежная идентификация этих сетей является сложной задачей из-за огромного количества доступных данных, наличия множества ложных сигналов и отсутствия доступных и точных инструментов, способных различить, какие молекулярные взаимодействия действительно связаны с каждым заболеванием».
Рубен Арманьансас, руководитель лаборатории цифровой медицины DATAI и один из ведущих авторов исследования
RNACOREX решает эту проблему, объединяя информацию из международных баз данных с анализом реальных данных об экспрессии генов для ранжирования наиболее биологически значимые взаимодействия микроРНК-мРНК. Используя эту информацию, он выводит все более сложные регуляторные сети, которые также могут служить мощными вероятностными моделями.
Лучшая интерпретация и прогнозирование
Чтобы оценить эффективность RNACOREX, исследователи оценили RNACOREX на тринадцати типах рака - от молочной железы и толстой кишки до легких, желудка, меланомы, а также головы и шеи - используя данные консорциума Атласа генома рака (TCGA). «Программное обеспечение точно предсказало выживаемость пациентов. на одном уровне со сложными моделями искусственного интеллекта, но с тем, чего не хватает многим из этих систем: четкими, интерпретируемыми объяснениями молекулярных взаимодействий, лежащих в основе результатов», — добавляет Айтор Овьедо-Мадрид, исследователь Лаборатории цифровой медицины DATAI и первый автор исследования.
RNACOREX не только идентифицирует регуляторные сети, связанные с клиническими результатами, но также выявляет молекулярные закономерности, общие для разных типов опухолей, и выделяет отдельные молекулы, представляющие особый биомедицинский интерес. Эти результаты открывают дверь для новых гипотез о механизмах которые регулируют рост опухоли и предлагают ценные подсказки для будущих диагностических или терапевтических целей. «Наш инструмент обеспечивает надежную молекулярную «карту», которая помогает расставлять приоритеты для новых биологических целей, ускоряя исследования рака», — заключает он.
Развивающийся инструмент с открытым исходным кодом
RNACOREX — это программа с открытым исходным кодом, доступная на GitHub и PyPI (Python Package Index), и включает автоматическую загрузку баз данных для оптимизации ее использования в лабораториях и исследовательских центрах. частично финансируется правительством Наварры (программа ANDIA 2021) и ERA PerMed JTC2022 PORTRAIT.
"Поскольку искусственный интеллект в геномике ускоряется, RNACOREX позиционирует себя как объяснимое, легко интерпретируемое решение и альтернатива моделям "черного ящика", помогающее внедрить данные омики в биомедицинскую практику", - говорит Арманьансас.
Университет Наварры Наварра уже разрабатывает новые функциональные возможности, включая анализ путей и дополнительные уровни взаимодействия, для разработки моделей, которые лучше объяснят механизмы, способствующие росту и прогрессированию опухолей. Эти достижения отражают приверженность учреждения междисциплинарным исследованиям, объединяющим биомедицину, искусственный интеллект и науку о данных, для улучшения понимания и лечения рака с помощью персонализированной и точной медицины.
