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공동 작업으로 노화 관련 질병의 숨겨진 분자 비밀을 밝힙니다.

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  • Post published:December 2, 2022
  • Post category:Medical

인실리코 메디슨(Insilico medicine)과 코펜하겐 대학교(College of Copenhagen)는 오늘 다중 오믹스 기반 수행을 위한 협업 작업의 첫 번째 결과를 발표했다. AI 기반 표적 및 약물 발견 파이프라인을 사용하여 연령 관련 질병의 맥락에서 분석합니다. 시카고 대학의 연구원들이 지원한 연구 결과는 11월 26일자에 게재되었습니다. 자연 세포 사멸 및 질병.

주요 암 유형을 치료하기 위한 기존 치료 전략은 모든 환자에게 효과적이지 않을 수 있습니다. 동일한 암 유형을 가진 환자들 사이에서 나타나는 이질적인 임상 결과와 암 관련 분자 시그니처에 대한 불완전한 이해는 실패한 임상 시험에 기여하고 고급 맞춤형 치료법의 개발을 제한합니다. 연구자들은 치료 반응과 관련된 바이오마커의 발견이 시급히 필요하며 임상 시험을 위한 환자의 선택 기준을 최적화하고 효능 종점에 도달하며 기존 치료법을 개선해야 한다고 지적합니다.

이러한 바이오마커를 찾기 위해 과학자 팀은 암 진행에 잠재적으로 관여할 수 있는 일반적으로 조절되지 않는 유전자를 찾기 위해 암 위험이 증가된 DNA 복구 질병에서 파생된 유전자 발현 데이터 세트를 조사했습니다. 바이오마커 역할을 하는 가장 크게 교란된 유전자를 사용하여 연구자들은 33가지 암 유형에 대한 생존 분석을 수행하고 암 환자들 사이에서 높은 신뢰 계층을 보이는 것을 선택했습니다. 후자는 바람직하지 않은 임상 결과를 가진 환자가 보다 맞춤화된 치료법으로 가장 많은 혜택을 볼 수 있기 때문에 후속 표적 발견에 특히 중요합니다. Insilico medicine의 AI 기반 PandaOmics 플랫폼은 포괄적인 차등 유전자 발현 분석, 생존 계층화 및 표적 발견을 수행하는 데 사용되었습니다.

연구원들은 선택된 DNA 복구 결핍 장애 중에서 유사한 발현 패턴을 가진 10개의 현저하게 교란된 유전자를 발견했습니다. 중요하게도, 개시된 유전자의 대부분은 생존 분석에 기초하여 적어도 3가지 암 유형을 계층화하는 것으로 추가로 나타났다. 연구자들은 가장 하향조절된 유전자인 CEP135에 초점을 맞췄는데, CEP135는 중심체 생물 발생 및 세포 분열에 중요한 기능을 갖고 육종 환자의 생존 심각도와 관련이 있습니다. 그들은 PandaOmics를 적용하여 임상 결과가 좋지 않은 육종 환자 그룹의 잠재적 표적 후보를 발견했습니다. 저자는 PLK1을 CEP135와 동일한 분자 경로에서 기능하는 최고 득점 히트 중 하나로 식별하고 식별된 표적을 추가로 검증했습니다. 체외.

건강 노화 센터의 Garik Mkrtchyan 조교수는 “Insilico drugs에서 개발한 AI 알고리즘을 사용하여 데이터를 생성 및 분석하고 일반적으로 짧은 기간에 가설을 검증할 수 있었다는 것이 놀랍습니다.”라고 말했습니다. , 연구의 수석 연구원 중 한 명인 코펜하겐 대학교. “우리는 암 분야에 기여하고 환자 계층화 및 추가 치료 개선을 위한 바이오마커 발견의 중요성을 강조하게 되어 매우 기쁩니다. 또한 시카고 대학의 전문 암 생물학자인 Evgeny Izumchenko 박사의 지원에 감사드립니다. 연구 내내 그의 지도와 조언.”

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이것은 코펜하겐 대학, 특히 건강하고 생산적인 장수 분야에서 일하는 선도적인 그룹 중 하나인 Morten의 연구실과의 일련의 공동 작업 중 가장 최근의 것입니다. 이 지속적인 협력을 통해 오늘 우리가 발표하는 연구의 출판을 가능하게 했으며, DNA 복구 결함과 암 사이의 강력한 연관성을 강조했습니다. 우리는 PandaOmics가 여러 질병 영역에서 관련 표적과 바이오마커를 검색하고 정당화할 수 있다는 것을 매우 자랑스럽게 생각합니다.”

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Alex Zhavoronkov, 박사, Insilico medication의 설립자 겸 CEO

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코펜하겐 대학교 건강 노화 센터 부교수인 Morten Scheibye-Knudsen 박사는 “PandaOmics 플랫폼의 유용성을 실용적인 환경에서 시연할 수 있어 매우 기쁩니다.”라고 말했습니다. 프로젝트의 저자. “대량의 데이터 세트를 사용하면 향후 Insilico medication이 주도적인 위치를 차지하고 있는 분야인 맞춤형 의료의 잠재력을 크게 높일 수 있을 것입니다.”

연구자들은 이번 발견이 연구에서 특정 유전자나 암 유형에 국한되지 않고 유전자 및 생존 데이터 패널을 제공하기 때문에 암 연구 커뮤니티에 광범위하게 적용할 수 있는 오믹스 분석을 위한 높은 신뢰도의 AI 애플리케이션의 이점을 특징으로 한다고 언급했습니다. 여러 암 유형에 대한 바이오마커 및 표적 발견을 위해.

원천:

저널 참조:

Mkrtchyan, GV, 외. (2022) DNA 복구 장애의 다중체학 조사를 통한 높은 신뢰도의 암 환자 계층화. 세포 죽음과 질병. doi.org/10.1038/s41419-022-05437-w.