Новое ПО моделирует поведение раковых клеток с помощью геномики и вычислительных методов
Доктора Жанетт Джонсон, Элана Дж. Фертиг и Дэниел Бергман анализируют математические модели и геномные данные для симуляции роста раковых клеток. Автор: Медицинская школа Университета Мэриленда
Подобно моделям прогноза погоды, предсказывающим развитие штормов, исследователи разработали метод прогнозирования активности клеток в тканях с течением времени. Новое программное обеспечение объединяет геномные технологии с вычислительными моделями, чтобы предсказывать изменения в поведении клеток, например, межклеточную коммуникацию, которая может способствовать росту раковых клеток.
Исследователи из Института геномных наук (IGS) Медицинской школы Университета Мэриленда (UMSOM) совместно провели исследование, результаты которого были опубликованы в журнале Cell.
Этот проект стал результатом многолетней работы нескольких лабораторий на стыке разработки программного обеспечения и сотрудничества между исследователями фундаментальной и клинической науки. В перспективе это может привести к созданию компьютерных программ, способных помочь в выборе оптимального лечения для онкологических пациентов, создавая их «цифрового двойника».
«Хотя стандартные биомедицинские исследования сделали огромный шаг вперед в характеристике клеточных экосистем с помощью геномных технологий, результат по-прежнему представляет собой лишь моментальный снимок — он не показывает, как заболевания, такие как рак, могут возникать из-за взаимодействия между клетками», — пояснила Жанетт Джонсон, доктор философии, постдокторант IGS и соавтор исследования.
Особенность этого исследования — использование «грамматики гипотез», которая использует простой язык для связи биологических систем с вычислительными моделями и симулирует поведение клеток в тканях.
Пол Маклин, профессор системной инженерии в Университете Индианы, возглавил команду, разработавшую эту грамматику. Она позволяет ученым описывать клеточное поведение простыми предложениями на английском языке и создавать цифровые модели сложных заболеваний, таких как рак.
«Эта грамматика не только связывает биологию с кодом, но и облегчает взаимодействие между учеными из разных дисциплин», — отметил Дэниел Бергман, соавтор исследования.
Команда IGS применила эту грамматику к геномным данным пациентов с раком молочной железы и поджелудочной железы, используя технологии пространственной транскриптомики. Например, в случае рака поджелудочной железы модель предсказала различную реакцию на иммунотерапию у виртуальных «пациентов», что подчеркивает важность персонализированного подхода в онкологии.
Доктор Элана Фертиг, директор IGS, сравнила этот подход с прогнозированием погоды и отметила, что он открывает новые возможности для виртуальных экспериментов без риска для пациентов.
Разработанная грамматика является открытой, что позволяет ученым по всему миру использовать ее в своих исследованиях. Уже сейчас ее применяют в нейробиологии для моделирования развития мозга.
ИИ: Это исследование открывает новые горизонты в персонализированной медицине, позволяя ученым тестировать гипотезы в виртуальной среде. В будущем такие технологии могут значительно ускорить разработку эффективных методов лечения рака.
Дополнительная информация: Human interpretable grammar encodes multicellular systems biology models to democratize virtual cell laboratories, Cell (2025). DOI: 10.1016/j.cell.2025.06.048. www.cell.com/cell/fulltext/S0092-8674(25)00750-0
0 комментариев