Ефективне визначення оптимальних генетичних втручань за допомогою меншої кількості експериментів

У сфері клітинного перепрограмування дослідники стикаються з величезним викликом: визначенням найефективніших генетичних збурень для трансформації клітин у бажані стани. Цей пошук має величезні перспективи для таких застосувань, як імунотерапія та регенеративна терапія. Однак надзвичайна складність людського геному, що складається з приблизно 20 000 генів і понад 1 000 факторів транскрипції, робить пошук ідеальних впливів дорогим і трудомістким заняттям.

Наразі великомасштабні експерименти в цій галузі часто проводяться емпірично, що призводить до значних витрат і повільного прогресу у визначенні оптимальних втручань. Тим не менш, спільна команда з Массачусетського технологічного інституту та Гарвардського університету представила революційний обчислювальний підхід, спрямований на подолання цієї проблеми.

Їхній інноваційний метод використовує складні причинно-наслідкові зв’язки, притаманні таким складним системам, як регуляція геному, спрощуючи визначення оптимальних генетичних збурень за допомогою набагато меншої кількості експериментів, ніж дозволяють традиційні методи. Для підтримки свого підходу дослідники розробили надійну теоретичну базу і перевірили її на реальних біологічних даних, що імітують експерименти з клітинного перепрограмування. Результати виявилися багатообіцяючими: їхній метод перевершує існуючі алгоритми, пропонуючи більш ефективний та економічно вигідний шлях для виявлення найкращих генетичних втручань.

В основі цієї інновації лежить застосування активного навчання, стратегії машинного навчання, в процесі послідовних експериментів. У той час як традиційні методи активного навчання часто мають справу зі складними системами, цей новий підхід зосереджується на розкритті причинно-наслідкових зв’язків всередині системи. Визначаючи пріоритети втручань, які, найімовірніше, дадуть оптимальні результати, він значно звужує простір для пошуку. Щоб ще більше вдосконалити свій підхід, дослідники застосували метод зважування результатів, який робить більший акцент на втручаннях, що наближають до оптимального рішення.

У практичних тестах з використанням біологічних даних, що стосуються клітинного перепрограмування, їхні функції збору послідовно визначали кращі втручання на кожному етапі експерименту порівняно з базовими методами. Це свідчить про те, що менша кількість експериментів може дати еквівалентні або кращі результати, тим самим підвищуючи ефективність і скорочуючи експериментальні витрати.

Дослідники активно співпрацюють з експериментаторами, щоб перенести свою методику в лабораторні умови, а її потенційні застосування виходять за межі геноміки. Вона є перспективною для оптимізації різних аспектів споживчих товарів, включаючи цінові стратегії, а також для здійснення контролю в таких галузях, як механіка рідини.

Таким чином, новаторський обчислювальний підхід Массачусетського технологічного інституту і Гарварду має величезний потенціал для прискорення прогресу в клітинному перепрограмуванні, представляючи собою більш ресурсоефективний і економічно ефективний засіб визначення оптимальних генетичних втручань. Ця розробка є значним кроком вперед у пошуках більш ефективної імунотерапії та регенеративної терапії з перспективою ширшого застосування в різних галузях.