Команда из Института неврологии Университета Барселоны (Institute of Neurosciences at the University of Barcelona (Ubneuro)) применила передовые методы искусственного интеллекта (ИИ), чтобы лучше понять, почему симптомы болезни Хантингтона проявляются у пациентов в очень разном возрасте.
Болезнь Хантингтона – это наследственное нейродегенеративное заболевание, вызывающее двигательные, когнитивные и психические нарушения. Оно вызвано мутацией в гене HTT, при которой фрагмент ДНК с кодом CAG повторяется аномально много раз. Чем больше повторов, тем в целом раньше проявляется болезнь, но эта зависимость неточная, что и заинтересовало ученых.
Для выявления генетических модификаторов, то есть генов, которые могут отсрочить или ускорить начало заболевания в зависимости от генетического фона пациента, ученые помимо традиционных статистических методов использовали использовали передовые алгоритмы ИИ, способные находить скрытые, неочевидные взаимосвязи между генами. Эти модели помогли выявить, как разные генетические факторы влияют на начало болезни в комбинации с конкретной длиной CAG-повтора у каждого пациента.
Чтобы упростить анализ гигантского объема генетических данных, исследователи разработали специальный метод их «умного» сжатия. Это ускорило вычисления, не снизив точности прогноза. Кроме того, они использовали нейросетевую модель, обученную на языке генома. Это позволило предсказать, как определенные изменения в ДНК регулируют активность генов именно в тех отделах мозга, которые страдают при болезни Хантингтона.
Ученые проанализировали генетические данные более чем 9000 пациентов с болезнью Хантингтона. Команда смогла идентифицировать как ранее известные факторы, связанные с восстановлением ДНК, так и новые гены-кандидаты, участвующие в таких процессах, как регуляция транскрипции и клеточный метаболизм. Ключевой вывод заключается в том, что биологические механизмы, влияющие на начало болезни, различаются у пациентов с более короткими и более длинными CAG-повторами. Это говорит об отсутствии единого сценария.
«Мы выяснили, что генетические факторы, ответственные за развитие болезни Хантингтона, не универсальны, а в значительной степени зависят от генетического контекста. Это стало возможным благодаря использованию нелинейного и мультимодального машинного обучения. Такие методы исследования можно применить и к другим наследственным и нейродегенеративным заболеваниям. Это откроет новые возможности для разработки персонализированного лечения», — заключают авторы работы.
Источник: medicalxpress.com