Ученые создали инструмент RNACOREX для анализа скрытых генетических сетей в раке

Исследователи из Университета Наварры в Испании представили RNACOREX — открытую программную платформу для выявления сетей регуляции генов, связанных с выживаемостью при раке.

Инструмент RNACOREX раскрывает скрытые сети взаимодействия генов в раковых опухолях. Источник: AI/ScienceDaily.com

Новый инструмент анализирует тысячи биологических молекул одновременно, обнаруживая важные молекулярные взаимодействия, которые часто упускают традиционные методы. Он создает понятную молекулярную «карту», помогая понять механизмы работы опухолей.

Как объясняет руководитель Лаборатории цифровой медицины DATAI и соавтор работы Рубен Арманьянас, надежное определение этих сетей — сложная задача из-за огромного объема данных и множества ложных сигналов.

RNACOREX решает эту проблему, интегрируя проверенную информацию из биологических баз данных с реальными данными об экспрессии генов. Программа ранжирует наиболее биологически значимые взаимодействия между микроРНК и матричной РНК, а затем строит на их основе сложные регуляторные сети.

Тестирование на данных 13 типов опухолей (включая рак груди, легких и желудка) из проекта The Cancer Genome Atlas показало, что инструмент предсказывает выживаемость пациентов с точностью, сопоставимой с передовыми ИИ-моделями.

Программа предсказывает выживаемость с точностью сложных ИИ-моделей, но при этом дает четкие, интерпретируемые объяснения молекулярных взаимодействий, стоящих за результатами, — говорит ведущий автор исследования Айтор Овьедо-Мадрид.

Помимо прогнозирования, RNACOREX может выявлять сети, связанные с клиническими исходами, находить молекулярные паттерны, общие для разных типов опухолей, и определять отдельные биомедицински значимые молекулы. Это помогает исследователям выдвигать новые гипотезы о развитии рака и находить потенциальные мишени для терапии.

RNACOREX доступен как проект с открытым исходным кодом на GitHub и PyPI. В планах разработчиков — добавить анализ биологических путей и новые слои данных о молекулярных взаимодействиях для создания более полных моделей развития опухолей.