Разработанный российскими учеными алгоритм поможет оценить влияние генов на развитие болезней

Многие заболевания и такие состояния организма, как предрасположенность к облысению, полноте или плохому зрению, часто связаны с работой определенных генов. Повлиять на нее можно только вычислив, какой именно участок генома из большого количества «подозреваемых» отвечает за изменения. Кроме того, важно знать, как именно связаны между собой гены, чтобы увидеть и связь между конкретным геном и заболеванием.

«В организме человека насчитывается около 20 тысяч генов, - объясняет Алексей Сергушичев, доцент Университета ИТМО, – Сравнивая гены пациентов с исследуемым заболеванием и гены здоровых людей, можно увидеть отличия в их активности и выраженности. На основе этой информации создается общий граф, показывающий связь между всеми генами, где каждому присвоен показатель важности. Обычно ученые работают только с самыми активными генами, выделяя их в подграфы. Но вырывая гены из общего «контекста», мы теряем возможность оценивать их корреляцию между собой и с рассматриваемым диагнозом».

Для решения этой проблемы ученые Университета ИТМО разработали способ, который позволяет генерировать сотни и тысячи подграфов, используя данные всего генома, а не только генов с наибольшей важностью. Созданный алгоритм помогает рассчитать вероятность связи каждого гена с интересующей болезнью и проанализировать состав подграфов с учетом взаимодействия каждого гена.

По словам Никиты Алексеева, ведущего научного сотрудника Университета ИТМО, алгоритм работает следующим образом: в одном из наборов генов убирается один ген, и если в результате количество активных генов растет, то набор признается правильным и сохраняется. Если число активных генов не увеличивается, то ученые продолжают их «отсечение» до получения нужного результат. Так формируется выборка подграфов, которая позволяет увидеть, какие гены в ней встречаются чаще всего. Например, если какой-то ген присутствует в 90% подграфов, это значит, что он связан с исследуемым заболеванием на 90%. В будущем биоинформатики планируют добавить в алгоритм ползунок, который позволит получать показания для разных целей и с разной точностью.