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准教授であるジョン・L・リン博士は述べました。 「この新しいアルゴリズムにより、ゲノムの重要な調節要素を特定し、さまざまな疾患の新しい治療法を開発することができます。」
CIS-BPNETと呼ばれるアルゴリズムは、異なる細胞タイプの遺伝子発現データの大きなデータセットでトレーニングされました。アルゴリズムは、DNA配列と遺伝子の発現との関係を学習することができ、これで異なる細胞タイプで遺伝子がどのように発現するかを予測することができます。
研究者は、さまざまな遺伝子のアルゴリズムをテストし、異なる細胞型における遺伝子の発現を正確に予測できることを発見しました。アルゴリズムは、遺伝子の発現を制御するゲノムの重要な調節要素を識別することもできました。
この情報は、これらの調節要素を標的とし、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、癌、糖尿病、心臓病など、さまざまな疾患の新しい治療につながる可能性があります。
「これは、遺伝子がどのように調節されているかを理解し、さまざまな疾患の新しい治療法を開発できる強力な新しいツールです」とリンは言いました。
この研究は、ジャーナル cell に掲載されました 。
