Новый метод подбора тест - Гранит науки - 2015-10-09

Предложенный группой авторов под руководством члена-корреспондента РАН Александра Тоневицкого из МГУ и Национального медицинского исследовательского радиологического центра метод медицинской диагностики стал результатом сотрудничества молекулярных биологов и математиков. Транскриптомные тест-системы позволяют делать выводы об особенностях заболевания на основе данных об активности определенных генов образца ткани или крови конкретного пацента и благодаря этому служат инструментом персонифицированной медицины. Транскриптом, на котором они основаны, представляет все молекулы РНК клетки, это отражение всех ее активных генов в данный момент времени. Транскриптомные тест-системы не только повышают точность диагностики, но также позволяют предсказать ход течения заболевания и оптимизировать выбор терапии. Например, благодаря им можно по текущим особенностям оценивать риск возникновения рецидива через пять или даже 10 лет. Анализировать особенности экспрессии десятков тысяч генов в настоящее время сложно и дорого, а потому транскриптомные тест-системы строят на основе лишь нескольких десятков генов. Обычно в качестве таких генов выбирают гены, каждый из которых сам по себе имеет максимальную информативность. Но российские ученые обнаружили, что гены с высокой индивидуальной информативностью не обязательно хорошо дополняют друг в друга, тогда как гены с более низкой информативностью могут в совокупности быть высоко информативными. В исследованиях Тоневицкого с соавторами для предсказания риска рецидива с помощью транскриптомных систем были использованы выборки образцов пациентов с раком молочной железы и методы машинного обучения в сочетании с переборными стратегиями, что потребовало привлечения ресурсов суперкомпьютерного центра МГУ. Таким образом учеными были выявлены пары и тройки генов, позволяющие обеспечить достоверность оценки риска как минимум не хуже, чем у зарубежных коммерческих тест-систем (OncotypeDX и MammaPrint). Комментируя открытие в интервью «Эху Москвы», один из авторов, Владимир Галатенко, привел аналогию со спортивной командой: команда из звезд, но без командной игры, часто оказывается слабее команды из более слабых, но хорошо сыгранных и хорошо дополняющих друг друга игроков. Разработанный метод поиска наиболее информативных комбинаций генов также позволяет исследовать важные для той или иной патологии группы генов, которые были бы пропущены традиционными методами анализа. Новости мировой науки вы найдете также на странице нашей программы в газете научного сообщества «Поиск».