新しい機械学習アルゴリズムは、個々の細胞で遺伝子がどのように調節されるかを予測できます。これは、さまざまな疾患の新しい治療につながる可能性のあるブレークスルーです。
カリフォルニア大学バークレー校の研究者によって開発されたアルゴリズムは、遺伝子の発現を制御する特定のDNA配列を特定することができます。この情報は、これらの配列を標的とし、遺伝子をオンまたはオフにする薬物を開発するために使用できます。
「これは、遺伝子がどのように制御されるかについての理解における大きなブレークスルーです」と、カリフォルニア州バークレーの分子および細胞生物学の教授であるジョナサン・ワイスマンは述べています。 「それは、私たちが病気を治療する方法に革命をもたらす可能性があります。」
Scslam-seqと呼ばれるアルゴリズムは、単一細胞RNAシーケンスからのデータを分析することにより機能します。この手法により、研究者は、細胞集団ではなく、個々の細胞の遺伝子の発現を測定できます。
SCSLAM-seqからのデータを分析することにより、アルゴリズムは特定の遺伝子の発現に関連するDNA配列を識別できます。これらのシーケンスは、調節要素と呼ばれます。
研究者は、ヒト胚性幹細胞、マウス胚性幹細胞、およびヒト誘導多能性幹細胞など、さまざまな細胞タイプのアルゴリズムをテストしました。アルゴリズムは、各細胞型の多数の遺伝子の調節要素を正確に識別することができました。
研究者は、SCSLAM-seqを使用して、さまざまな疾患に関与している遺伝子の調節要素を特定できると考えています。この情報は、これらの配列を標的とし、遺伝子をオンまたはオフにする薬物を開発するために使用できます。
「この技術には、病気の治療方法に革命をもたらす可能性があります」とワイスマンは言いました。 「遺伝子の調節要素を標的にすることにより、より効果的で副作用が少ない新薬を開発することができます。」
この研究は、Nature Biotechnology誌に掲載されました。
