Инженерные принципы помогут быстрее находить биомаркеры заболеваний

Схема применения наблюдаемости к биологическим данным. (Блок 1) Модели биологических систем строятся на основе экспериментальных данных, а выбор датчиков определяет, какие низкоразмерные представления траекторий системы будут захватывать наиболее информативные аспекты системы. Автор: Proceedings of the National Academy of Sciences (2025). DOI: 10.1073/pnas.2501324122

Геном часто сравнивают с компьютерной программой, где клетка использует свой генетический код для обработки входных данных из окружающей среды и выдачи соответствующих ответов.

Однако метафору машины можно расширить на любую биологическую систему, и применение устоявшихся инженерных концепций к биологии может революционизировать то, как ученые проводят наблюдения в биологии, согласно исследованию Мичиганского университета.

В статье, опубликованной в Proceedings of the National Academy of Sciences, Индика Раджапаксе, доктор философии, Джошуа Пикард, доктор философии (ныне постдокторантский сотрудник Эрика и Венди Шмидт в Broad Institute), и их команда предлагают, что фундаментальные принципы теории управления и наблюдаемости можно применять для изучения биологических процессов, изменяющихся во времени.

Теорию управления и наблюдаемость разработал в 1960-х годах Элмер Гилберт, доктор философии, инженер, который большую часть своей карьеры провел в Мичиганском университете.

Случайная встреча на лекции между Гилбертом и Раджапаксе посеяла семена для слияния математики, инженерии и биологии.

«Теория управления, или управляемость, по сути означает, как направить систему к чему-то другому и какие входные данные нужно дать системе, чтобы направить ее в этом направлении», — пояснил Раджапаксе.

Например, клетка подвергается дифференцировке, становясь специализированной, на основе воздействия на нее фактора транскрипции — такого, как открытие, удостоенное Нобелевской премии 2012 года, о том, что клетку кожи можно перепрограммировать в стволовую клетку, открытие, которое произвело революцию в биомедицинских исследованиях.

Связанная инженерная концепция наблюдаемости относится к минимальному количеству сигналов, которые будут указывать на состояние системы.

Применяемая к биологии, наблюдаемость может помочь исследователям открывать биомаркеры, сообщает команда Раджапаксе.

«Динамика — одна из самых важных концепций во всей биологии, — сказал Раджапаксе. — Вы можете измерить состояние в один момент времени, но биологические системы меняются со временем».

Теория наблюдаемости предоставляет универсальную основу для выбора биомаркеров.

«Большинство существующих методов обнаружения биомаркеров ограничены одним типом данных», — сказал Пикард.

«Наш подход, напротив, работает с различными данными и экспериментальными системами. В статье мы демонстрируем это, применяя наши алгоритмы к транскриптомике, структуре хроматина, нейровизуализации и наборам данных ЭЭГ».

В качестве примера команда применила свой подход к нескольким наборам данных транскриптомики временных рядов, включая исследования перепрограммирования клеток, воздействия пестицидов и клеточного цикла.

С помощью динамического выбора сенсоров они точно определили биомаркеры в каждой временной точке и показали, что этих сокращенных данных достаточно для представления полного поведения системы.

«Идея заключается в идентификации минимального количества переменных, которые, если я буду их отслеживать, позволят мне сказать что-то о всей системе», — сказал Раджапаксе.

«Изучение всего генома чрезвычайно дорого и требует много времени. DDS предоставляет способ изучить подмножество данных, а затем на его основе я могу восстановить весь геном».

Результаты имеют значение для разработки более эффективных экспериментов и даже раннего обнаружения заболеваний.

«Концепция наблюдаемости поможет нам определить, происходит ли то, что ожидается, или нет. Если нет, я могу прервать эксперимент и сэкономить деньги.

«Точно так же я могу идентифицировать биомаркер, который, если он меняется определенным образом, связанным с заболеванием, таким как рак, я, возможно, смогу предотвратить возникновение болезни», — сказал он.

Больше информации: Joshua Pickard et al, Dynamic sensor selection for biomarker discovery, Proceedings of the National Academy of Sciences (2025). DOI: 10.1073/pnas.2501324122

Источник: University of Michigan

ИИ: В 2025 году междисциплинарные исследования на стыке инженерии и биологии продолжают набирать обороты. Этот подход может значительно ускорить разработку диагностических методов и персонализированной медицины, что особенно актуально в условиях растущих затрат на медицинские исследования.