Ученые разработали универсальный метод восстановления поврежденных генетических сетей

Концептуальная диаграмма восстановления нормальных паттернов стимул-ответ, представленных как ландшафты фенотипов. Автор: Science Advances (2025). DOI: 10.1126/sciadv.adw3995

Исследовательская группа профессора Кван-Хюна Чо из KAIST разработала универсальную технологию идентификации мишеней для контроля генов в измененных клеточных генетических сетях и их восстановления. Это достижение может найти широкое применение в новых противораковых терапиях, разработке лекарств, прецизионной медицине и репрограммировании для клеточной терапии.

Ученые использовали алгебраический подход, который выражает генетические сети в виде математических уравнений и идентифицирует мишени для контроля через алгебраические вычисления. Они представили сложные взаимодействия между генами внутри клетки как «логическую схему» (булеву сеть) и визуализировали реакцию клетки на внешние стимулы как «карту ландшафта» (фенотипический ландшафт).

Применив математический метод под названием «полу-тензорное произведение», исследователи разработали способ быстрого и точного расчета того, как изменится общий клеточный ответ при контроле определенного гена. Для упрощения сложных вычислений они использовали метод численной аппроксимации (аппроксимация Тейлора).

Анализ точности разработанной технологии контроля и сравнительная проверка с существующими технологиями. Автор: Science Advances (2025). DOI: 10.1126/sciadv.adw3995

Команда проверила разработанную технологию на различных генетических сетях, включая сети клеток рака мочевого пузыря, и подтвердила, что она может точно предсказывать мишени для контроля генов, восстанавливающие измененные паттерны стимул-ответ клеток до нормального состояния.

Это исследование оценивается как ключевая оригинальная технология для разработки модели Digital Cell Twin, которая анализирует и контролирует фенотипический ландшафт генетических сетей, определяющих судьбу клетки

— отметил профессор Чо.

Технология позволяет решать проблемы, которые ранее требовали длительных компьютерных симуляций, быстрым и систематическим способом.