Исследователи из Массачусетского технологического института (MIT) разработали новую теоретическую модель для изучения механизмов взаимодействия между методами лечения. Их подход позволяет учёным эффективно оценивать, как комбинации методов лечения повлияют на группу объектов, например, на клетки. Это даёт возможность проводить меньше дорогостоящих экспериментов, собирая при этом более точные данные.
Пример
Чтобы изучить, как взаимосвязанные гены влияют на рост раковых клеток, биолог может использовать комбинацию методов лечения для одновременного воздействия на несколько генов. Однако существует миллиарды возможных комбинаций для каждого раунда эксперимента, и выбор подмножества комбинаций для тестирования может исказить данные.
В отличие от этого, новая модель рассматривает сценарий, в котором пользователь может эффективно спланировать беспристрастный эксперимент, назначая все методы лечения параллельно, и контролировать результат, регулируя скорость каждого метода лечения.
Исследователи MIT теоретически доказали почти оптимальную стратегию в этой модели и провели серию симуляций для её проверки в многоэтапном эксперименте. Их метод минимизировал частоту ошибок в каждом случае.
Параллельное применение методов лечения
Методы лечения могут взаимодействовать друг с другом сложным образом. Например, учёный, пытающийся определить, способствует ли определённый ген проявлению конкретного симптома заболевания, может воздействовать одновременно на несколько генов, чтобы изучить эффекты.
Для этого учёные используют так называемые комбинаторные возмущения, при которых они одновременно применяют несколько методов лечения к одной и той же группе клеток.
«Комбинаторные возмущения дадут вам высокоуровневую сеть того, как взаимодействуют разные гены, что обеспечивает понимание того, как функционирует клетка», — объясняет Чжан.
Поскольку генетические эксперименты дорогостоящие и трудоёмкие, учёный стремится выбрать наилучшее подмножество комбинаций методов лечения для тестирования, что является сложной задачей из-за огромного количества возможностей.
Выбор неоптимального подмножества может привести к искажению результатов, поскольку внимание уделяется только заранее выбранным комбинациям.
Исследователи из MIT подошли к этой проблеме иначе, рассмотрев вероятностную модель. Вместо того чтобы сосредоточиться на выбранном подмножестве, каждая единица случайным образом принимает комбинации методов лечения на основе заданных пользователем уровней дозировки для каждого метода лечения.
Пользователь устанавливает уровни дозировки в зависимости от цели своего эксперимента. Например, этот учёный хочет изучить влияние четырёх различных лекарств на рост клеток. Вероятностный подход генерирует менее искажённые данные, поскольку не ограничивает эксперимент заранее выбранным подмножеством методов лечения.
Уровни дозировки подобны вероятностям, и каждая клетка получает случайную комбинацию методов лечения. Если пользователь установит высокую дозировку, более вероятно, что большинство клеток примут это лечение. Меньшая подгруппа клеток примет это лечение, если дозировка будет низкой.
«Вопрос в том, как нам разработать дозировки, чтобы мы могли оценить результаты как можно более точно? Вот тут-то и вступает в игру наша теория», — добавляет Шьямал.
Их теоретическая модель показывает лучший способ разработки дозировок, чтобы можно было узнать как можно больше о характеристике или признаке, который они изучают.
После каждого раунда эксперимента пользователь собирает результаты и передаёт их обратно в экспериментальную модель. Она выводит идеальную стратегию дозировки для следующего раунда и так далее, активно адаптируя стратегию в нескольких раундах.
Оптимизация дозировок, минимизация ошибок
Исследователи доказали, что их теоретический подход генерирует оптимальные дозировки, даже когда на уровни дозировки влияет ограниченное количество методов лечения или когда шум в результатах экспериментов варьируется в каждом раунде.
В симуляциях этот новый подход имел наименьшую частоту ошибок при сравнении расчётных и фактических результатов многоэтапных экспериментов, превосходя два базовых метода.
В будущем исследователи хотят усовершенствовать свою экспериментальную модель, чтобы учесть помехи между объектами и тот факт, что определённые методы лечения могут привести к предвзятости отбора. Они также хотели бы применить этот метод в реальных экспериментах.
«Это новый подход к очень интересной проблеме, которую трудно решить. Теперь, когда у нас есть эта новая модель, мы можем больше думать о том, как лучше спланировать эксперименты для многих различных приложений», — говорит Чжан.
Это исследование частично финансировалось Программой расширенных возможностей для студентов-исследователей в MIT, Apple, Национальными институтами здравоохранения, Управлением военно-морских исследований, Министерством энергетики, Центром Эрика и Венди Шмидт в Институте Броуда и Премией исследователя Саймонса.
1. Какие проблемы решает новая теоретическая модель, разработанная исследователями из Массачусетского технологического института?
Ответ: новая теоретическая модель решает проблему выбора оптимальных комбинаций методов лечения для тестирования в генетических экспериментах. Она позволяет минимизировать частоту ошибок и получать более точные данные, даже при ограниченном количестве методов лечения или при наличии шума в результатах экспериментов.
2. Каким образом новая модель учитывает взаимодействие между методами лечения?
Ответ: новая модель учитывает взаимодействие между методами лечения путём генерации случайных комбинаций методов лечения для каждой единицы (например, клетки) на основе заданных пользователем уровней дозировки. Это позволяет получить более полное представление о том, как различные методы лечения взаимодействуют друг с другом.
3. Какие преимущества имеет новая модель по сравнению с традиционными методами выбора комбинаций для тестирования?
Ответ: новая модель имеет несколько преимуществ по сравнению с традиционными методами. Во-первых, она позволяет минимизировать частоту ошибок, поскольку генерирует оптимальные дозировки для каждого раунда эксперимента. Во-вторых, она позволяет получить более точные данные, поскольку учитывает взаимодействие между методами лечения и минимизирует влияние шума в результатах. В-третьих, она позволяет более эффективно планировать эксперименты, поскольку предоставляет пользователю информацию об оптимальной стратегии дозировки для каждого раунда.
4. Какие цели ставят перед собой исследователи в будущем?
Ответ: в будущем исследователи планируют усовершенствовать свою экспериментальную модель, чтобы учесть помехи между объектами и тот факт, что определённые методы лечения могут привести к предвзятости отбора. Они также хотят применить этот метод в реальных экспериментах.
5. Какие организации финансировали данное исследование?
Ответ: исследование частично финансировалось Программой расширенных возможностей для студентов-исследователей в MIT, Apple, Национальными институтами здравоохранения, Управлением военно-морских исследований, Министерством энергетики, Центром Эрика и Венди Шмидт в Институте Броуда и Премией исследователя Саймонса.