Основные инженерные принципы помогают быстрее выявлять биомаркеры заболеваний

от

Люди часто сравнивают геном с программой компьютера, где клетка использует свой генетический код для обработки внешних воздействий и выработки соответствующих реакций.

Но метафору машины можно распространить и на любую биологическую систему, а применение устоявшихся концепций инженерии в биологии может революционизировать то, как учёные проводят наблюдения в этой области, считают исследователи из Мичиганского университета.

В статье, опубликованной в Proceedings of the National Academy of Sciences, Индика Раджапаксе, доктор философии, Джошуа Пикард, доктор философии (ныне научный сотрудник Эрика и Венди Шмидт в Институте Броуда), и их команда предлагают применять фундаментальные принципы теории управления и наблюдаемости для изучения биологических процессов, которые меняются со временем.

Теорию управления и наблюдаемость впервые разработал в 1960-х годах Элмер Джиберт, доктор философии, инженер, который провёл большую часть своей карьеры в Мичиганском университете. Случайная встреча на лекции между Гилбертом и Раджапаксе заложила основу для слияния математики, инженерии и биологии.

«Теория управления, или управляемость, по сути, означает, как направить систему к чему-то другому и какие входные данные нужно предоставить системе, чтобы направить её в этом направлении», — объяснила Раджапаксе.

Например, клетка подвергается дифференциации, становясь специализированной, на основе воздействия фактора транскрипции — такого как открытие 2012 года, удостоенное Нобелевской премии, о том, что клетку кожи можно перепрограммировать в стволовую клетку. Это открытие произвело революцию в биомедицинских исследованиях.

Связанная с этим инженерная концепция наблюдаемости относится к минимальному количеству сигналов, которые будут указывать на состояние системы. Применительно к биологии, как сообщает команда Раджапаксе, наблюдаемость может помочь исследователям обнаружить биомаркеры.

«Динамика — одна из самых важных концепций во всей биологии, — сказал Раджапаксе. — Вы можете измерить состояние в один момент времени, но биологические системы меняются со временем».

Теория наблюдаемости обеспечивает общую основу для выбора биомаркеров. «Большинство существующих методов обнаружения биомаркеров ограничены одним типом данных, — сказал Пикард. — Наш подход, напротив, работает с разными данными и экспериментальными системами. В статье мы показываем это, применяя наши алгоритмы к транскриптомике, структуре хроматина, нейронным изображениям и наборам данных ЭЭГ».

В качестве примера команда применила свой подход к нескольким наборам данных транскриптомики временных рядов, включая исследования клеточного перепрограммирования, воздействия пестицидов и клеточного цикла. С помощью динамического выбора датчиков они определили биомаркеры в каждый момент времени и показали, что этих сокращённых данных было достаточно для представления полного поведения системы.

«Идея заключается в определении минимального количества переменных, за которыми я слежу, чтобы сказать что-то о всей системе», — сказал Раджапаксе. «Изучение всего генома чрезвычайно дорого и требует много времени. DDS предоставляет способ изучить подмножество данных, а затем на основе этого я могу реконструировать весь геном».

Выводы имеют значение для разработки более эффективных экспериментов и даже раннего выявления заболеваний. «Концепция наблюдаемости поможет нам определить, происходит ли то, что ожидалось, или нет. Если нет, я могу прервать эксперимент и сэкономить деньги», — сказал он. «Аналогично я могу определить биомаркер, который, если он изменяется определённым образом, связанным с заболеванием, например, с раком, я, возможно, смогу предотвратить возникновение заболевания».

Источник

Другие новости по теме

Другие новости на сайте