Исследователи Медицинской школы Айкана в Маунт-Синай представили LoGoFunc, передовой вычислительный инструмент, который предсказывает патогенные варианты усиления и потери функций по всему геному.
В отличие от современных методов, которые в преимущественно сосредоточены на потере функции, LoGoFunc выделяет различные типы вредных мутаций, предлагая потенциально ценную информацию о различных результатах заболевания.
Генетические вариации могут изменять функцию белка, при этом некоторые мутации повышают активность или вводят новые функции (усиление функции), в то время как другие уменьшают или устраняют функцию (потеря функции). Эти изменения могут иметь значительные последствия для здоровья человека и лечения заболеваний.
LoGoFunc использует машинное обучение, обученное на базе данных известных патогенных мутаций усиления и потери функции, выявленных в литературе. Он рассматривает широкий спектр из 474 биологических особенностей, включая данные из белковых структур, предсказанных AlphaFold2, и сетевых особенностей, отражающих взаимодействия белка человека. По словам исследователей, LoGoFunc, протестированный на наборах из базы данных мутации генов человека и ClinVar, продемонстрировал высокую точность в прогнозировании усиления функции, потери функции и нейтральных вариантов.
В отличие от современных методов, которые в преимущественно сосредоточены на потере функции, LoGoFunc выделяет различные типы вредных мутаций, предлагая потенциально ценную информацию о различных результатах заболевания.
Генетические вариации могут изменять функцию белка, при этом некоторые мутации повышают активность или вводят новые функции (усиление функции), в то время как другие уменьшают или устраняют функцию (потеря функции). Эти изменения могут иметь значительные последствия для здоровья человека и лечения заболеваний.
LoGoFunc использует машинное обучение, обученное на базе данных известных патогенных мутаций усиления и потери функции, выявленных в литературе. Он рассматривает широкий спектр из 474 биологических особенностей, включая данные из белковых структур, предсказанных AlphaFold2, и сетевых особенностей, отражающих взаимодействия белка человека. По словам исследователей, LoGoFunc, протестированный на наборах из базы данных мутации генов человека и ClinVar, продемонстрировал высокую точность в прогнозировании усиления функции, потери функции и нейтральных вариантов.
"Помимо персонализированной медицины, LoGoFunc имеет последствия для открытия лекарств, генетического консультирования и ускорения генетических исследований. Его доступность способствует сотрудничеству и предлагает всеобъемлющий взгляд на влияние вариантов на геном человека", - говорит Авнер Шлессингер, профессор фармакологических наук и заместитель директора Центра терапевтических открытий Маунт-Синай.
"Поэтому мы считаем, что LoGoFunc обещает точность медицины, позволяя проводить более индивидуальное лечение на основе генетического состава человека".
Исследователи предупреждают, что, хотя эти выводы являются важным шагом вперед, перевод их в клинические приложения требует дальнейшей проверки и интеграции с другой медицинской информацией. Прогнозы LoGoFunc основаны на данных обучения и присущих предположениях. Продолжающие усилия по проверке имеют решающее значение для надежных результатов. По мере того, как генетические данные продолжают расти, совершенствование возможностей LoGoFunc и расширение его сферы охвата являются приоритетами для будущих исследований.
Прогнозы инструмента доступны для использования и анализа: https://itanlab.shinyapps.io/goflof/
Прогнозы инструмента доступны для использования и анализа: https://itanlab.shinyapps.io/goflof/
