אלגוריתם מחשב יכול למצוא ביעילות מוטציות גנטיות שפועלות יחד כדי להניע סרטן, כמו גם רמזים גנטיים חשובים אחרים שחוקרים עשויים להשתמש בהם מתישהו כדי לפתח טיפולים חדשים למגוון סוגי סרטן.
דיווח ביומן גבולות בביואינפורמטיקהצוות בראשות אוניברסיטת וושינגטון השתמש במודל מחשב חדשני ברשת כדי למצוא מוטציות מתרחשות במקביל, כמו גם קווי דמיון אחרים בין מרכיבי רצף DNA על פני מספר סוגים של סרטן. המודל מאפשר חיפוש קל יותר אחר דפוסים בים עצומים של נתונים גנטיים של סרטן.
זהו מחקר לא על סרטן מסוים, שבו אתה צולל ומנסה להבין אותו, אלא על סוגי סרטן רבים יחדיו, מחפש דפוסים ודברים שיוכלו לשמש מתישהו לגילוי תרופות".
Assefaw Gebremedhin, מחבר מקביל, פרופסור חבר, בית הספר להנדסת חשמל ומדעי המחשב של WSU
נוטים לדבר על סרטן כעל מחלה אחת, אבל זה באמת ספקטרום של מחלות שבהן מוטציות נהגים שונות מכתיבות את התקדמות המחלה ואת הפרוגנוזה, אמר מחבר שותף וחוקר גנטיקה מולקולרית מאוניברסיטת ורמונט, סטיבן רוברטס. הבנה טובה יותר של מידת השכיחות של המוטציות והגנים השונים בסוגים שונים של סרטן יכולה לעזור לתעדף יעדים אפשריים לטיפול. אבל חוקרי סרטן נמנעו בחיפושיהם אחר רמזים על ידי כמות החישוב העצומה הנדרשת כדי לחקור רצפים גנטיים ארוכים ומספר רב של מוטציות.
"לא באמת יכולנו להסתכל על כל הרצפים כי המרחב החישובי יהיה גדול מדי", אמר רוברטס. "אם אתה מנסה לקחת את כל הנתונים הגנומיים יחד ולנתח את כולם, הבעיה המתמטית מתרחבת בצורה אקספוננציאלית, ואתה פשוט מציף את המערכת."
מודל הרשת שפותח על ידי צוות WSU, שנקרא DiWANN, הוא דליל ויעיל יותר ממודלים קיימים של רשת מבלי לאבד מרכיבים מבניים מרכזיים.
"המודל הזה מגיע לדרך המינימלית לייצג דברים מבלי לאבד מידע", אמר Gebremedhin. "המודל שלנו מנסה להבין מערכות יחסים בין רצפים בצורה יעילה יותר, ובאמצעות אפקטיבי, אני מתכוון שניתן לחשב אותם במהירות. עם ייצוג מינימלי זה של הרשת, אתה יכול לקבל מידע נוסף ולהפוך את החישוב למדרגי".
מאז שפיתחו את מודל ה-DiWANN שלהם לפני חמש שנים, החוקרים השתמשו בו כדי לבחון את ההתפלגות הגיאוגרפית של מחלות הנישאות קרציות וכן את התפשטות ה-COVID-19 במהלך המגיפה.
בעבודה זו, החוקרים הוסיפו שלב הפחתת נתונים כדי לצמצם עוד יותר את כמות החישוב הנדרשת ומודל מחשב שני כדי לקבל תובנות נוספות לגבי גנים המתרחשים במקביל. WSU Ph.D במדעי המחשב. הסטודנטית שרוטי פטיל הובילה את המאמץ הזה והיא הכותבת הראשונה של המחקר.
החוקרים מצאו ראיות בעבודתם, למשל, לכך ששתי מוטציות בסרטן הלבלב מופיעות כמעט תמיד יחד – משהו שרק עלה בחשד. אחת המוטציות, חלבון גידול 53, מדכאת את צמיחת הגידול ואילו השנייה, המכונה KRAS, היא מניע של התפשטות.
החוקרים זיהו סוגי סרטן הקשורים זה לזה באופן הדוק ושעשויים להיות רגישים לטיפולים תרופתיים נפוצים. חלק מסוגי הסרטן היו הומוגניים, כלומר לכולם היו מוטציות דומות שהובילו לסרטן, בעוד לסוגים אחרים של סרטן היה מגוון עצום של מוטציות שונות.
"חלק מסוגי הסרטן מסוימים הם מאוד מאוד הומוגניים, ומוטציות הנהג שלהם היו כמעט תמיד זהות, אבל אז אתה מקבל כמה סוגי סרטן אחרים שבהם זה נמצא על כל המפה", אמר רוברטס. "אלו הם, בהתבסס על התחזיות שלנו, שכנראה יהיו הקשים ביותר לטיפול".
מכיוון שהוא מספק מידע דליל, מודל הרשת של WSU מאפשר לחוקרים להרחיב את מספר הגידולים שהם יכולים לחקור.
"זה מגביר את הכוח שלנו לזהות למעשה אינטראקציות חדשות והיבטים חדשים של איך הגידולים האלה מתנהגים", אמר רוברטס. "אם אנחנו באמת יכולים לסנן דרך מערכי נתונים גדולים, זו דרך הרבה יותר מהירה לעשות את זה."
החוקרים פועלים כעת לפיתוח כלי מבוסס אינטרנט עבור מומחי בריאות הציבור, כך שחוקרים בתחום הבריאות יוכלו להשתמש במודל ביתר קלות כדי לחקור שאלות מורכבות בסרטן ובמחלות אחרות. העבודה נתמכה על ידי הקרן הלאומית למדע והמכון הלאומי לסרטן.
