В новом исследовании, опубликованном в журнале Science Advances, ученые из детской больницы Филадельфии (Children’s Hospital of Philadelphia) разработали новый вычислительный алгоритм, который впервые выявил спектр мутаций в некодирующей части генома человека пяти основных раковых заболеваний у детей.
В новом исследовании ученые использовали алгоритм для анализа более 500 мутаций детей и профилей экспрессии генов для составления полного списка потенциально канцерогенных мутаций. Исследователи разработали вычислительный инструмент под названием PANGEA. Ученые изучили 5 раковых заболеваний у детей:
- B-клеточный острый лимфобластный лейкоз (ОЛЛ)
- острый миелолейкоз (ОМЛ)
- нейробластому
- опухоль Вильмса
- остеосаркому
PANGEA идентифицировал все типы мутаций, которые связаны с изменениями экспрессии генов, включая варианты с одним нуклеотидом, небольшие индексы, вариации числа копий и структурные варианты.
Предыдущие исследования некодирующих мутаций были сосредоточены на единичных нуклеотидных вариантах и небольших индилах, которые представляют собой вставки или делеции оснований в геноме, которые имеют относительно короткую длину. Однако структурными вариантами являются участки ДНК, значительно большие по размеру — качество, которое затрудняет их идентификацию, но также с большей вероятностью способствует изменениям в регуляции генов, которые приводят к раку.
Используя PANGEA, исследователи обнаружили, что структурные варианты действительно являются самой частой причиной потенциально вызывающих рак мутаций, и определили 1137 структурных вариантов, которые влияют на экспрессию более 2000 генов в 5 типах рака у детей.
Анализируя данные, исследователи обнаружили, что кодирующие и некодирующие мутации влияют на отдельные наборы генов, что, вероятно, связано с различным геномным расположением этих двух типов генов. Исследователи обнаружили, что гены, участвующие в метаболизме, перестройка которого является отличительной чертой рака, чаще всего подвержены некодирующим мутациям.
Авторы другого исследования утверждают, что умный алгоритм находит возможное будущее лечение рака у детей.
